feat(dc/tool-c): Add pivot column ordering and NA handling features

Major features:
1. Pivot transformation enhancements:
   - Add option to keep unselected columns with 3 aggregation methods
   - Maintain original column order after pivot (aligned with source file)
   - Preserve pivot value order (first appearance order)

2. NA handling across 4 core functions:
   - Recode: Support keep/map/drop for NA values
   - Filter: Already supports is_null/not_null operators
   - Binning: Support keep/label/assign for NA values (fix nan display)
   - Conditional: Add is_null/not_null operators

3. UI improvements:
   - Enable column header tooltips with custom header component
   - Add closeable alert for 50-row preview
   - Fix page scrollbar issues

Modified files:
Python: pivot.py, recode.py, binning.py, conditional.py, main.py
Backend: SessionController, QuickActionController, QuickActionService
Frontend: PivotDialog, RecodeDialog, BinningDialog, ConditionalDialog, DataGrid, index

Status: Ready for testing

docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/04-开发计划/工具C_Pivot列顺序优化总结.md

@@ -0,0 +1,190 @@
+# 工具C - Pivot列顺序优化总结
+
+## 📋 问题描述
+
+**用户需求**：长宽转换后，列的排序应该与上传文件时的列顺序保持一致。
+
+**当前问题**：系统按字母顺序排列转换后的列，导致顺序与原文件不一致。
+
+---
+
+## 🎯 解决方案：方案A - Python端排序
+
+### 核心思路
+1. Node.js后端从session获取**原始列顺序**
+2. Node.js后端从数据中提取**透视列值的原始顺序**（按首次出现顺序）
+3. 传递给Python
+4. Python在pivot后，按原始顺序重排列
+
+---
+
+## 🛠️ 实现细节
+
+### 1. Python端（pivot.py）
+
+**新增参数**：
+- `original_column_order: List[str]`：原始列顺序（如`['Record ID', 'Event Name', 'FMA', '体重', '收缩压', ...]`）
+- `pivot_value_order: List[str]`：透视列值的原始顺序（如`['基线', '1个月', '2个月', ...]`）
+
+**排序逻辑**：
+```python
+if original_column_order:
+    # 1. 索引列始终在最前面
+    final_cols = [index_column]
+    
+    # 2. 按原始列顺序添加转换后的列
+    for orig_col in original_column_order:
+        if orig_col in value_columns:
+            # 找出所有属于这个原列的新列
+            related_cols = [c for c in df_pivot.columns if c.startswith(f'{orig_col}___')]
+            
+            # ✨ 按透视列的原始顺序排序
+            if pivot_value_order:
+                pivot_order_map = {val: idx for idx, val in enumerate(pivot_value_order)}
+                related_cols_sorted = sorted(
+                    related_cols,
+                    key=lambda c: pivot_order_map.get(c.split('___')[1], 999)
+                )
+            else:
+                related_cols_sorted = sorted(related_cols)
+            
+            final_cols.extend(related_cols_sorted)
+    
+    # 3. 添加未选择的列（保持原始顺序）
+    if keep_unused_columns:
+        for orig_col in original_column_order:
+            if orig_col in df_pivot.columns and orig_col not in final_cols:
+                final_cols.append(orig_col)
+    
+    # 4. 重排列
+    df_pivot = df_pivot[final_cols]
+```
+
+### 2. Python端（main.py）
+
+**PivotRequest模型**：
+```python
+class PivotRequest(BaseModel):
+    # ... 原有字段 ...
+    original_column_order: List[str] = []  # ✨ 新增
+    pivot_value_order: List[str] = []  # ✨ 新增
+```
+
+**调用pivot_long_to_wide**：
+```python
+result_df = pivot_long_to_wide(
+    df,
+    request.index_column,
+    request.pivot_column,
+    request.value_columns,
+    request.aggfunc,
+    request.column_mapping,
+    request.keep_unused_columns,
+    request.unused_agg_method,
+    request.original_column_order,  # ✨ 新增
+    request.pivot_value_order  # ✨ 新增
+)
+```
+
+### 3. Node.js后端（QuickActionController.ts）
+
+**获取原始列顺序**：
+```typescript
+const originalColumnOrder = session.columns || [];
+```
+
+**获取透视列值的原始顺序**：
+```typescript
+const pivotColumn = params.pivotColumn;
+const seenPivotValues = new Set();
+const pivotValueOrder: string[] = [];
+
+for (const row of fullData) {
+  const pivotValue = row[pivotColumn];
+  if (pivotValue !== null && pivotValue !== undefined && !seenPivotValues.has(pivotValue)) {
+    seenPivotValues.add(pivotValue);
+    pivotValueOrder.push(String(pivotValue));
+  }
+}
+```
+
+**传递给QuickActionService**：
+```typescript
+executeResult = await quickActionService.executePivot(
+  fullData, 
+  params, 
+  session.columnMapping,
+  originalColumnOrder,  // ✨ 新增
+  pivotValueOrder  // ✨ 新增
+);
+```
+
+### 4. Node.js后端（QuickActionService.ts）
+
+**方法签名**：
+```typescript
+async executePivot(
+  data: any[], 
+  params: PivotParams, 
+  columnMapping?: any[], 
+  originalColumnOrder?: string[],  // ✨ 新增
+  pivotValueOrder?: string[]  // ✨ 新增
+): Promise<OperationResult>
+```
+
+**传递给Python**：
+```typescript
+const response = await axios.post(`${PYTHON_SERVICE_URL}/api/operations/pivot`, {
+  // ... 原有参数 ...
+  original_column_order: originalColumnOrder || [],  // ✨ 新增
+  pivot_value_order: pivotValueOrder || [],  // ✨ 新增
+});
+```
+
+---
+
+## 📊 效果对比
+
+### 修改前（按字母顺序）
+```
+Record ID | FMA___基线 | FMA___1个月 | 收缩压___基线 | 收缩压___1个月 | 体重___基线 | 体重___1个月
+    ↑          ↑             ↑              ↑               ↑            ↑           ↑
+  索引列      F开头        F开头           S开头(拼音)     S开头        T开头       T开头
+```
+
+### 修改后（按原始顺序）
+```
+Record ID | FMA___基线 | FMA___1个月 | 体重___基线 | 体重___1个月 | 收缩压___基线 | 收缩压___1个月
+    ↑          ↑             ↑            ↑             ↑             ↑              ↑
+  索引列    原文件第3列   原文件第3列   原文件第4列   原文件第4列   原文件第5列    原文件第5列
+```
+
+### 透视值内部顺序（按原始出现顺序）
+```
+FMA___基线 | FMA___1个月 | FMA___2个月
+    ↑           ↑             ↑
+  首次出现    第二次出现    第三次出现
+（而不是按"1个月"、"2个月"、"基线"的字母顺序）
+```
+
+---
+
+## ✅ 开发完成
+
+### 修改文件清单
+1. ✅ `extraction_service/operations/pivot.py`
+2. ✅ `extraction_service/main.py`
+3. ✅ `backend/src/modules/dc/tool-c/controllers/QuickActionController.ts`
+4. ✅ `backend/src/modules/dc/tool-c/services/QuickActionService.ts`
+
+### 优势
+- ✅ 列顺序与原文件一致（用户熟悉）
+- ✅ 透视值顺序按时间顺序（基线→1个月→2个月）
+- ✅ 未选择的列也保持原始顺序
+- ✅ 导出Excel时顺序正确
+
+---
+
+**开发时间**：2025-12-09  
+**状态**：✅ 已完成，等待测试
+