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HaHafeng 74cf346453 feat(dc/tool-c): Add missing value imputation feature with 6 methods and MICE

Major features:
1. Missing value imputation (6 simple methods + MICE):
   - Mean/Median/Mode/Constant imputation
   - Forward fill (ffill) and Backward fill (bfill) for time series
   - MICE multivariate imputation (in progress, shape issue to fix)

2. Auto precision detection:
   - Automatically match decimal places of original data
   - Prevent false precision (e.g. 13.57 instead of 13.566716417910449)

3. Categorical variable detection:
   - Auto-detect and skip categorical columns in MICE
   - Show warnings for unsuitable columns
   - Suggest mode imputation for categorical data

4. UI improvements:
   - Rename button: "Delete Missing" to "Missing Value Handling"
   - Remove standalone "Dedup" and "MICE" buttons
   - 3-tab dialog: Delete / Fill / Advanced Fill
   - Display column statistics and recommended methods
   - Extended warning messages (8 seconds for skipped columns)

5. Bug fixes:
   - Fix sessionService.updateSessionData -> saveProcessedData
   - Fix OperationResult interface (add message and stats)
   - Fix Toolbar button labels and removal

Modified files:
Python: operations/fillna.py (new, 556 lines), main.py (3 new endpoints)
Backend: QuickActionService.ts, QuickActionController.ts, routes/index.ts
Frontend: MissingValueDialog.tsx (new, 437 lines), Toolbar.tsx, index.tsx
Tests: test_fillna_operations.py (774 lines), test scripts and docs
Docs: 5 documentation files updated

Known issues:
- MICE imputation has DataFrame shape mismatch issue (under debugging)
- Workaround: Use 6 simple imputation methods first

Status: Development complete, MICE debugging in progress
Lines added: ~2000 lines across 3 tiers

2025-12-10 13:06:00 +08:00

5.9 KiB

Raw Blame History

缺失值处理功能 - 自动化测试说明

📋 测试脚本功能

自动化测试脚本 test_fillna_operations.py 会自动测试缺失值处理的所有功能，包括：

✅ 18个测试用例

基础测试（6个）

均值填补数值列
中位数填补偏态分布列
众数填补分类列
固定值填补（0）
前向填充（ffill）⭐
后向填充（bfill）⭐

MICE测试（4个）

MICE填补单列
MICE填补多列
MICE填补 - 不同迭代次数
MICE填补 - 自定义随机种子

边界测试（4个）

100%缺失的列
0%缺失的列（无需填补）
统计API功能
特殊字符列名处理

数据类型测试（4个）

数值列（int/float）
分类列（字符串）
混合类型列
性能测试（1000行）

🚀 快速开始

步骤1: 启动Python服务

cd AIclinicalresearch/extraction_service
python main.py

确认服务启动成功：看到 Application startup complete 或访问 http://localhost:8001/health

步骤2: 运行测试脚本

方法1 - 在项目根目录运行：

cd AIclinicalresearch
python tests/test_fillna_operations.py

方法2 - 在tests目录运行：

cd AIclinicalresearch/tests
python test_fillna_operations.py

📊 测试输出示例

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                                                                  ║
║       缺失值处理功能 - 自动化测试脚本 v1.0                      ║
║                                                                  ║
║       测试内容: 18个测试用例                                     ║
║       - 6个基础填补测试                                          ║
║       - 4个MICE测试                                              ║
║       - 4个边界测试                                              ║
║       - 4个数据类型测试                                          ║
║                                                                  ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════════╝

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                        缺失值处理功能 - 自动化测试
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ℹ️  检查Python服务状态...
✅ Python服务运行正常

ℹ️  生成测试数据...
✅ 生成了 5 个测试数据集
  • numeric: 100 行 × 4 列
  • categorical: 100 行 × 3 列
  • timeseries: 100 行 × 3 列
  • edge_cases: 10 行 × 4 列
  • mixed: 100 行 × 4 列

[1/18] 均值填补数值列
--------------------------------------------------------------------------------
✅ 均值填补成功，缺失值已全部填补
✅ ✓ 新列位置正确（紧邻原列）

[2/18] 中位数填补偏态分布列
--------------------------------------------------------------------------------
✅ 中位数填补成功

...

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                                  测试总结
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总测试数: 18
✅ 通过: 18
❌ 失败: 0
通过率: 100.0%
总耗时: 45.32秒

                         🎉 所有测试通过！

🔧 依赖安装

测试脚本需要以下Python包：

pip install pandas numpy requests

这些包在 extraction_service/requirements.txt 中已经包含。

⚙️ 配置

修改服务地址

如果Python服务不在默认端口 8001，修改脚本开头：

PYTHON_SERVICE_URL = "http://localhost:8001"  # 修改为你的端口

📝 测试结果说明

颜色含义

🟢 绿色 (✅): 测试通过
🔴 红色 (❌): 测试失败
🟡 黄色 (⚠️): 警告信息
🔵 蓝色 (ℹ️): 提示信息

通过标准

✅ API返回成功
✅ 新列创建正确
✅ 缺失值被正确填补
✅ 新列位置在原列旁边

🐛 常见问题

1. 无法连接到Python服务

错误: 无法连接到Python服务: Connection refused

解决:

# 确保Python服务已启动
cd AIclinicalresearch/extraction_service
python main.py

2. 模块未找到

错误: ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

解决:

pip install pandas numpy requests

3. 部分测试失败

现象: 通过率 < 100%

处理:

查看失败测试的具体错误信息
检查Python服务日志
确认数据格式是否正确

🔍 调试技巧

1. 单独运行某个测试

修改 test_fillna_operations.py 的 run_all_tests() 方法，只保留需要测试的用例：

tests = [
    (self.test_1_mean_fill, "基础"),  # 只测试这一个
]

2. 查看详细日志

在测试函数中添加：

print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

3. 保存测试数据

在 generate_test_data() 中添加：

df_numeric.to_excel('test_data/numeric_test.xlsx', index=False)

📈 性能基准

参考值（在普通笔记本上）：

简单填补（均值/中位数/众数）: < 1秒
前向/后向填充: < 1秒
MICE填补 100行: 2-5秒
MICE填补 1000行: 20-40秒
全部18个测试: 45-60秒

🎯 下一步

测试通过后：

在真实数据上测试
测试前端集成
性能优化（如有需要）

📞 技术支持

如有问题，请检查：

Python服务日志
测试脚本输出
开发文档：工具C_缺失值处理_开发完成说明.md

5.9 KiB Raw Blame History Unescape Escape