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# 工具C - 缺失值处理功能开发计划

## 📋 概述

**目标**：将现有的"删除缺失值"功能升级为综合的"缺失值处理"功能，包括删除、填补、高级填补三种策略。

**设计方案**：方案B - 合并对话框 + Tab切换

**核心原则**：
- ✅ **填补操作创建新列**（保留原始数据，便于对比）
- ✅ **新列紧邻原列**（方便用户查看和比较）
- ✅ **MICE功能必须实现**（医学研究核心需求）
- ✅ **无需撤销功能**（原始数据未被修改）

---

## 🎯 功能需求

### Phase 1：必备功能（本次开发）

#### Tab 1：删除缺失值 ✅ 已有
- 保留现有功能
- 删除包含缺失值的行
- 删除缺失率过高的列

#### Tab 2：填补缺失值 ⭐ 新增
1. **均值填补**（Mean Imputation）
   - 适用于：数值型变量，正态分布
   - 实现：创建新列，填充均值

2. **中位数填补**（Median Imputation）
   - 适用于：数值型变量，偏态分布
   - 实现：创建新列，填充中位数

3. **众数填补**（Mode Imputation）
   - 适用于：分类变量、离散型数值
   - 实现：创建新列，填充众数

4. **固定值填补**（Constant Imputation）
   - 适用于：任何类型，用户指定值
   - 实现：创建新列，填充指定值

5. **前向填充**（Forward Fill）
   - 适用于：时间序列数据、有顺序的观察数据
   - 实现：`df[column].fillna(method='ffill')`，用前一个非缺失值填充
   - 示例：[10, NaN, NaN, 20] → [10, 10, 10, 20]

6. **后向填充**（Backward Fill）
   - 适用于：时间序列数据、有顺序的观察数据
   - 实现：`df[column].fillna(method='bfill')`，用后一个非缺失值填充
   - 示例：[10, NaN, NaN, 20] → [10, 20, 20, 20]

**注意**：所有填补方法都会创建新列（如`体重_填补`），新列紧邻原列，便于对比验证。

#### Tab 3：高级填补 ⭐ 新增
1. **MICE多重插补**（Multivariate Imputation by Chained Equations）
   - 适用于：缺失率5%-30%，需要考虑变量间关系
   - 实现：使用 `sklearn.impute.IterativeImputer`

### Phase 2：未来扩展（本次不开发）
- 分组填补（Grouped Imputation）
- 线性插值（Linear Interpolation）
- KNN填补（KNN Imputation）
- 组合填补（根据条件使用不同填补方法）

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## 🎨 UI设计

### 1. 按钮重命名
**原**：`[删除缺失值]`  
**新**：`[缺失值处理]`

### 2. 对话框结构

```
┌───────────────────────────────────────────────────────┐
│  缺失值处理                                    [X]    │
├───────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌────────┬────────┬──────────┐                      │
│  │ 删除   │ 填补   │ 高级填补 │  ← Ant Design Tabs   │
│  └────────┴────────┴──────────┘                      │
├───────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                        │
│  【Tab内容区域】                                       │
│                                                        │
│                                                        │
│                    [取消]    [执行处理]               │
└───────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 3. Tab 2（填补）详细设计

```
┌───────────────────────────────────────────────────────┐
│  【Tab 2: 填补缺失值】                                 │
│                                                        │
│  原始列：[体重（kg）▼]                                │
│           ⚠️ 仅支持单列填补                           │
│                                                        │
│  新列名：[体重_填补           ] ← 用户可修改          │
│          💡 新列将创建在原列旁边，便于对比            │
│                                                        │
│  📊 缺失值统计：                                      │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ • 当前缺失：125个（15.6%）                   │   │
│  │ • 有效值：675个（84.4%）                     │   │
│  │ • 数据类型：数值型                           │   │
│  │ • 有效值范围：45.2 - 98.5 kg               │   │
│  │ • 有效值均值：70.3 kg                        │   │
│  │ • 有效值中位数：68.5 kg                      │   │
│  │ • 推荐方法：中位数填补（数据偏态）⭐         │   │
│  └──────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                        │
│  填补方法：                                            │
│  ⚪ 均值填补（适合正态分布的数值变量）                │
│  ⚪ 中位数填补（适合偏态分布的数值变量）⭐            │
│  ⚪ 众数填补（适合分类变量或离散数值）                │
│  ⚪ 固定值填补：[_______] ← 用户输入                 │
│  ⚪ 前向填充（用前一个值填充，适合时间序列）          │
│  ⚪ 后向填充（用后一个值填充，适合时间序列）          │
│                                                        │
│  📈 填补预览：                                        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ • 填补值：68.5 kg                            │   │
│  │ • 填补后均值：70.2 kg（原75.3 kg）          │   │
│  │ • 填补后标准差：12.5 kg（原10.8 kg）        │   │
│  │ • 将创建新列："体重_填补"                   │   │
│  │ • 原列"体重（kg）"保持不变 ✅               │   │
│  └──────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                        │
│  ✅ 优势：原始数据保留，可随时对比验证                │
│                                                        │
│                    [取消]    [执行填补]               │
└───────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 4. Tab 3（高级填补）详细设计

```
┌───────────────────────────────────────────────────────┐
│  【Tab 3: 高级填补 - MICE多重插补】⭐ 必须实现        │
│                                                        │
│  ⭐ MICE多重插补                                       │
│  （Multivariate Imputation by Chained Equations）     │
│                                                        │
│  选择要填补的列（可多选）：                            │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ ☑ 体重（kg）         缺失：125（15.6%）     │   │
│  │ ☑ 收缩压（mmHg）     缺失：82（10.3%）      │   │
│  │ ☐ BMI               缺失：3（0.4%）         │   │
│  │ ☐ 舒张压（mmHg）     缺失：0（0%）          │   │
│  └──────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                        │
│  新列命名规则：                                        │
│  ☑ 自动命名：原列名 + "_MICE"                         │
│     示例：体重（kg） → 体重（kg）_MICE                │
│            收缩压（mmHg） → 收缩压（mmHg）_MICE       │
│                                                        │
│  参数设置：                                            │
│  迭代次数：[10▼] （默认10次，范围5-50）               │
│  随机种子：[42  ] （确保结果可重复）                  │
│                                                        │
│  📊 MICE说明：                                        │
│  ┌──────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ MICE会根据其他变量的值来预测缺失值。         │   │
│  │                                               │   │
│  │ ✅ 适用场景：                                │   │
│  │   • 缺失率5%-30%                             │   │
│  │   • 需要考虑变量间的相关性                   │   │
│  │   • 多个变量同时有缺失                       │   │
│  │   • 医学研究高质量填补的首选方法 ⭐          │   │
│  │                                               │   │
│  │ ⚠️ 注意：                                    │   │
│  │   • 计算时间较长（10万行约1分钟）            │   │
│  │   • 需要足够的有效样本（建议>50%有效）       │   │
│  │   • 新列将创建在各原列旁边，便于对比         │   │
│  └──────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                        │
│  💡 新列位置：每个新列紧邻其原列，便于逐列验证        │
│                                                        │
│                    [取消]    [执行MICE填补]           │
└───────────────────────────────────────────────────────┘
```

---

## 🛠️ 技术实现方案

### 1. Python端（extraction_service）

#### 新增文件：`operations/fillna.py`

```python
"""
缺失值填补 - 预写函数
支持均值、中位数、众数、固定值、MICE填补
"""

import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Literal, Optional, List, Union, Any
from sklearn.impute import IterativeImputer


def fillna_simple(
    df: pd.DataFrame,
    column: str,
    new_column_name: str,
    method: Literal['mean', 'median', 'mode', 'constant', 'ffill', 'bfill'],
    fill_value: Any = None
) -> dict:
    """
    简单填补缺失值（创建新列）
    
    Args:
        df: 输入数据框
        column: 原始列名
        new_column_name: 新列名（如"体重_填补"）
        method: 填补方法
            - 'mean': 均值填补
            - 'median': 中位数填补
            - 'mode': 众数填补
            - 'constant': 固定值填补
            - 'ffill': 前向填充（用前一个非缺失值）
            - 'bfill': 后向填充（用后一个非缺失值）
        fill_value: 固定值（method='constant'时必填）
    
    Returns:
        {
            'df': 包含新列的数据框（新列紧邻原列）,
            'stats': {
                'original_column': 原列名,
                'new_column': 新列名,
                'missing_before': 缺失数量,
                'fill_value': 填补的值,
                'mean_after': 填补后均值,
                'std_after': 填补后标准差
            }
        }
    
    实现细节：
        1. 复制原列数据
        2. 执行填补
        3. 使用 df.insert() 将新列插入到原列旁边
        4. 返回包含新列的完整数据框
    """
    
def get_column_missing_stats(
    df: pd.DataFrame,
    column: str
) -> dict:
    """
    获取列的缺失值统计信息
    
    Returns:
        {
            'missing_count': 缺失数量,
            'missing_rate': 缺失率,
            'valid_count': 有效值数量,
            'data_type': 数据类型,
            'value_range': [min, max],  # 仅数值型
            'mean': 均值,               # 仅数值型
            'median': 中位数,           # 仅数值型
            'mode': 众数,
            'recommended_method': 推荐的填补方法
        }
    """
    
def fillna_mice(
    df: pd.DataFrame,
    columns: List[str],
    n_iterations: int = 10,
    random_state: int = 42
) -> dict:
    """
    MICE多重插补（创建新列）⭐ 必须实现
    
    Args:
        df: 输入数据框
        columns: 要填补的列名列表（如["体重（kg）", "收缩压（mmHg）"]）
        n_iterations: 迭代次数（默认10，范围5-50）
        random_state: 随机种子（默认42，确保结果可重复）
    
    Returns:
        {
            'df': 包含所有新列的数据框（每个新列紧邻其原列）,
            'stats': {
                column: {
                    'original_column': 原列名,
                    'new_column': 新列名（原名_MICE）,
                    'missing_before': 缺失数量,
                    'filled_count': 填补数量,
                    'mean_before': 填补前均值,
                    'mean_after': 填补后均值
                }
            }
        }
    
    实现细节：
        1. 对所选列执行MICE填补
        2. 为每列创建新列（命名：原列名_MICE）
        3. 使用 df.insert() 将每个新列插入到其原列旁边
        4. 返回包含所有新列的完整数据框
    
    示例：
        原列：体重（kg）、收缩压（mmHg）
        新列：体重（kg）_MICE、收缩压（mmHg）_MICE
        结果顺序：体重（kg）、体重（kg）_MICE、收缩压（mmHg）、收缩压（mmHg）_MICE、...
    """
```

#### 修改文件：`main.py`

```python
# 新增API端点

@app.post("/fillna-simple")
async def operation_fillna_simple(request: FillnaSimpleRequest):
    """简单填补缺失值"""
    
@app.post("/fillna-stats")
async def get_fillna_stats(request: FillnaStatsRequest):
    """获取列的缺失值统计"""
    
@app.post("/fillna-mice")
async def operation_fillna_mice(request: FillnaMiceRequest):
    """MICE多重插补"""
```

### 2. Node.js后端（backend）

#### 修改文件：`services/QuickActionService.ts`

```typescript
// 新增方法

async executeFillnaSimple(params: {
  sessionId: string;
  column: string;
  method: 'mean' | 'median' | 'mode' | 'constant' | 'ffill' | 'bfill';
  fillValue?: any;
}): Promise<any>

async getFillnaStats(params: {
  sessionId: string;
  column: string;
}): Promise<any>

async executeFillnaMice(params: {
  sessionId: string;
  columns: string[];
  nIterations: number;
}): Promise<any>
```

#### 修改文件：`controllers/QuickActionController.ts`

```typescript
// 新增处理方法

async handleFillnaSimple(request, reply)
async getFillnaStats(request, reply)
async handleFillnaMice(request, reply)
```

### 3. 前端（frontend-v2）

#### 重命名文件
- `DropnaDialog.tsx` → `MissingValueDialog.tsx`

#### 修改文件：`MissingValueDialog.tsx`

```typescript
interface MissingValueDialogProps {
  open: boolean;
  onClose: () => void;
  sessionId: string;
  columns: Array<{ id: string; name: string; type?: string }>;
  onSuccess: () => void;
}

// 新增状态
const [activeTab, setActiveTab] = useState<'delete' | 'fill' | 'mice'>('fill');
const [selectedColumn, setSelectedColumn] = useState<string>('');
const [fillMethod, setFillMethod] = useState<'mean' | 'median' | 'mode' | 'constant' | 'ffill' | 'bfill'>('median');
const [fillValue, setFillValue] = useState<any>(null);
const [columnStats, setColumnStats] = useState<any>(null);

// Tab 1: 删除（保留原有逻辑）
// Tab 2: 填补（新增）
// Tab 3: MICE（新增）
```

#### 修改文件：`index.tsx`

```typescript
// 更新按钮组
const actionButtons = [
  // ...
  {
    key: 'missing',
    icon: <DeleteOutlined />,
    label: '缺失值处理',  // ← 重命名
    onClick: () => setMissingValueDialogOpen(true),
  },
  // ...
];
```

---

## 📂 文件修改清单

### 新增文件
1. `extraction_service/operations/fillna.py` - 填补功能实现
2. `docs/03-业务模块/DC-数据清洗整理/04-开发计划/工具C_缺失值处理功能开发计划.md` - 本文档

### 修改文件

#### Python端
1. `extraction_service/main.py`
   - 新增 `/fillna-simple` 端点
   - 新增 `/fillna-stats` 端点
   - 新增 `/fillna-mice` 端点

#### Node.js后端
2. `backend/src/modules/dc/tool-c/services/QuickActionService.ts`
   - 新增 `executeFillnaSimple` 方法
   - 新增 `getFillnaStats` 方法
   - 新增 `executeFillnaMice` 方法

3. `backend/src/modules/dc/tool-c/controllers/QuickActionController.ts`
   - 新增 `handleFillnaSimple` 处理方法
   - 新增 `getFillnaStats` 处理方法
   - 新增 `handleFillnaMice` 处理方法

#### 前端
4. `frontend-v2/src/modules/dc/pages/tool-c/components/DropnaDialog.tsx`
   - **重命名为** `MissingValueDialog.tsx`
   - 新增 Tabs 组件（删除/填补/高级填补）
   - Tab 1: 保留原有删除功能
   - Tab 2: 新增简单填补功能（均值/中位数/众数/固定值）
   - Tab 3: 新增MICE填补功能

5. `frontend-v2/src/modules/dc/pages/tool-c/index.tsx`
   - 更新按钮标签：`删除缺失值` → `缺失值处理`
   - 更新 Dialog 组件引用

6. `frontend-v2/src/modules/dc/api/index.ts`
   - 新增 `fillnaSimple` API
   - 新增 `getFillnaStats` API
   - 新增 `fillnaMice` API

---

## 🔄 开发步骤

### Step 1: Python端基础功能（30min）
1. 创建 `fillna.py`
2. 实现 `fillna_simple` 函数
3. 实现 `get_column_missing_stats` 函数
4. 在 `main.py` 添加对应端点
5. 测试：使用Postman或curl测试API

### Step 2: Python端高级功能（30min）
1. 实现 `fillna_mice` 函数
2. 在 `main.py` 添加对应端点
3. 测试：使用Postman测试MICE功能

### Step 3: Node.js后端（20min）
1. 修改 `QuickActionService.ts`
2. 修改 `QuickActionController.ts`
3. 测试：确保API转发正常

### Step 4: 前端UI重构（40min）
1. 重命名 `DropnaDialog.tsx` → `MissingValueDialog.tsx`
2. 实现Tabs结构
3. Tab 1: 迁移原有删除功能
4. Tab 2: 实现简单填补UI
5. Tab 3: 实现MICE填补UI
6. 更新 `index.tsx` 中的引用和按钮标签

### Step 5: 前端API集成（20min）
1. 在 `api/index.ts` 添加新API
2. 集成到 `MissingValueDialog.tsx`
3. 实现实时统计获取
4. 实现填补预览

### Step 6: 端到端测试（30min）
1. 测试均值填补
2. 测试中位数填补
3. 测试众数填补
4. 测试固定值填补
5. 测试MICE填补
6. 测试删除功能（确保未破坏原有功能）

### Step 7: 优化和文档（20min）
1. 添加错误处理
2. 优化加载状态
3. 更新用户提示
4. 记录开发总结

**总计：约3小时**

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## 🧪 测试计划

### 功能测试用例

#### 测试数据准备
```
- 数值列（正态分布）：年龄（缺失15%）
- 数值列（偏态分布）：体重（缺失20%）
- 分类列：婚姻状况（缺失10%）
- 多列缺失：收缩压（15%）+ 舒张压（12%）
- 时间序列列：随访血压（有顺序，缺失18%）- 用于测试前/后向填充
```

#### 测试用例

| 编号 | 功能 | 测试场景 | 预期结果 |
|------|------|----------|----------|
| TC-1 | 均值填补 | 对"年龄"列使用均值填补，新列名"年龄_填补" | 创建新列，缺失值被均值填充，原列不变 ✅ |
| TC-2 | 中位数填补 | 对"体重"列使用中位数填补 | 创建新列，缺失值被中位数填充 ✅ |
| TC-3 | 众数填补 | 对"婚姻状况"列使用众数填补 | 创建新列，缺失值被众数填充 ✅ |
| TC-4 | 固定值填补（数值） | 对"年龄"列填充固定值"0" | 创建新列，所有缺失值变为0 ✅ |
| TC-5 | 固定值填补（文本） | 对"婚姻状况"列填充"未知" | 创建新列，所有缺失值变为"未知" ✅ |
| TC-6 | MICE填补 | 选择"收缩压"+"舒张压"，执行MICE | 创建2个新列（_MICE后缀），缺失值被预测 ✅ |
| TC-7 | 新列位置验证 ⭐ | 对"列A"填补，查看新列位置 | 新列"列A_填补"紧邻原列"列A"右侧 ✅ |
| TC-8 | MICE新列位置 ⭐ | 对"列A"+"列C"执行MICE | 列A_MICE在列A旁，列C_MICE在列C旁 ✅ |
| TC-9 | 统计信息准确性 | 选择任意列，查看统计信息 | 显示正确的缺失数、均值、中位数等 |
| TC-10 | 删除功能保留 | Tab 1删除缺失行 | 功能正常，与原功能一致 |
| TC-11 | 空列处理 | 对完全无缺失的列执行填补 | 提示"该列无缺失值"或复制原列 |
| TC-12 | 全缺失列处理 | 对全部缺失的列执行填补 | 提示警告，仍创建新列（全部为填补值） |
| TC-13 | 重复新列名处理 | 新列名已存在 | 自动添加后缀（如"体重_填补_1"）或提示 |
| TC-14 | 原始数据保留 ⭐ | 填补后，检查原列 | 原列数据完全不变 ✅ |

### 边界测试

| 测试项 | 场景 | 预期 |
|--------|------|------|
| 超大数据集 | 10万行数据执行MICE | 显示进度，不崩溃 |
| 特殊字符列名 | 列名带括号、等号 | 正常处理（使用columnMapping） |
| 数据类型混合 | 对文本列执行均值填补 | 提示错误或自动跳过 |
| 并发处理 | 同时打开多个Dialog | 状态隔离，不互相影响 |

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## 📊 性能要求

| 操作 | 数据量 | 目标响应时间 |
|------|--------|--------------|
| 简单填补（均值/中位数/众数） | 1万行 | < 1秒 |
| 简单填补 | 10万行 | < 5秒 |
| MICE填补 | 1万行 | < 10秒 |
| MICE填补 | 10万行 | < 60秒 |
| 统计信息获取 | 任意 | < 0.5秒 |

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## 🚨 风险和注意事项

### 1. 数据安全 ✅ 已解决
- ✅ 填补操作创建新列，原始数据完全保留
- ✅ 新列紧邻原列，便于对比验证
- ✅ 无需撤销功能（原始数据未被修改）
- ✅ 用户可随时删除填补后的列，或重新填补

### 2. MICE性能 ⭐ 重点关注
- ⚠️ MICE在大数据集上可能很慢（10万行约1分钟）
- ✅ **必须显示进度条或加载动画**
- ✅ 添加"预计耗时"提示（基于数据量估算）
- ✅ 提供"取消执行"按钮（长时间任务）
- 💡 优化建议：考虑使用Web Worker或后台任务队列

### 3. 数据类型兼容性
- ⚠️ 均值/中位数只适用于数值列
- ✅ 需要前端验证列的数据类型
- ✅ 后端也需要校验并返回友好错误

### 4. 列名特殊字符
- ⚠️ 列名可能包含特殊字符
- ✅ 使用现有的 `columnMapping` 机制
- ✅ 确保与compute列功能一致

### 5. 全部缺失的列
- ⚠️ 如果列全部为空，均值/中位数为NaN
- ✅ 需要特殊处理并提示用户

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## 📝 依赖项

### Python依赖（需要确认）
```
pandas >= 1.5.0
numpy >= 1.23.0
scikit-learn >= 1.2.0  # ← MICE需要
```

### 前端依赖
- 无新增依赖（使用现有的Ant Design组件）

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## 🎯 验收标准

### 必须满足 ⭐
1. ✅ **MICE功能完全实现**（非常重要！）
2. ✅ **新列位置正确**（紧邻原列右侧）
3. ✅ **原始数据完全保留**（填补不修改原列）
4. ✅ 所有测试用例通过（特别是TC-7, TC-8, TC-14）
5. ✅ 无Breaking Changes（原有删除功能不受影响）
6. ✅ UI符合设计稿（3个Tab切换流畅）
7. ✅ 代码通过Linter检查
8. ✅ 添加适当的日志和错误处理
9. ✅ MICE显示进度条或加载动画

### 加分项
1. ⭐ 性能优于预期
2. ⭐ UI动画流畅
3. ⭐ 错误提示友好且具体
4. ⭐ 添加单元测试

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## 📅 时间估算（已更新）

| 阶段 | 预计时间 | 备注 |
|------|----------|------|
| Python后端 - 简单填补 | 40分钟 | fillna.py基础功能 |
| Python后端 - MICE填补 ⭐ | 50分钟 | **必须实现**，包括sklearn集成 |
| Python后端 - 新列插入逻辑 | 30分钟 | df.insert()实现，确保新列紧邻原列 |
| Python - main.py端点 | 20分钟 | 新增3个API端点 |
| Node.js后端 | 20分钟 | 简单转发 |
| 前端UI - Tab结构 | 30分钟 | 3个Tab切换 |
| 前端UI - Tab 2（简单填补） | 40分钟 | 表单 + 统计 + 新列名输入 |
| 前端UI - Tab 3（MICE） ⭐ | 40分钟 | 多选列 + 参数 + 进度条 |
| API集成 | 30分钟 | 前端调用后端，处理新列名 |
| 测试 | 40分钟 | 14个测试用例，重点测试新列位置 |
| 优化和文档 | 20分钟 | 错误处理 + 文档 |
| **总计** | **约5-6小时** | **包含完整MICE实现** ⭐ |

**说明**：
- MICE是医学研究的核心需求，必须完整实现
- 新列插入逻辑需要仔细处理，确保位置正确
- 前端需要额外时间处理新列名输入和预览

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## 📚 参考资料

### 缺失值填补理论
- [sklearn.impute.IterativeImputer文档](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.impute.IterativeImputer.html)
- [MICE算法原理](https://www.jstatsoft.org/article/view/v045i03)

### 医学研究中的缺失值处理
- 均值/中位数填补：最常用，简单快速
- MICE：高质量研究首选，考虑变量间关系
- 分组填补：不同人群特征差异大时使用

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## ✅ 开发前确认清单

已确认事项 ✅：

- [x] **MICE功能必须开发**（医学研究核心需求）✅
- [x] **填补方式：创建新列**（保留原始数据）✅
- [x] **新列位置：紧邻原列**（便于对比验证）✅
- [x] **无需撤销功能**（原始数据未被修改）✅
- [x] UI设计符合预期（3个Tab切换）✅
- [x] 功能范围合理（Phase 1不包括分组填补、插值等）✅
- [x] 性能要求合理（MICE 10万行<60秒）✅
- [x] 测试用例完整（14个测试用例）✅
- [x] 时间估算可接受（约3-4小时）✅

## 🚀 准备开始开发

所有确认清单已完成，随时可以开始实施！

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## 📝 更新记录

### 2025-12-10 更新（用户要求）

**新增功能**：
1. ✅ **前向/后向填充加入本次开发**（原计划在Phase 2）
   - 前向填充（Forward Fill）：用前一个非缺失值填充
   - 后向填充（Backward Fill）：用后一个非缺失值填充
   - 适用场景：时间序列数据、有顺序的观察数据

**影响**：
- Tab 2新增2个填补选项（共6种方法）
- Python函数 `fillna_simple` 方法参数新增 `'ffill'` 和 `'bfill'`
- 测试用例从14个增加到18个
- 开发时间从5-6小时增加到6-7小时

**适用场景说明**：
- 均值/中位数：适合独立观察的数值变量
- 众数：适合分类变量
- 固定值：用户自定义场景
- **前向填充**：随访数据（如多次测量，用上次值填充）
- **后向填充**：预测性数据（用未来已知值填充）
- MICE：需要考虑变量间关系的高质量填补

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### 2025-12-09 更新（根据用户确认）

**核心变更**：
1. ✅ **MICE功能必须实现**（医学研究核心需求）
2. ✅ **填补方式改为创建新列**（保留原始数据）
3. ✅ **新列位置：紧邻原列右侧**（便于对比验证）
4. ✅ **取消撤销功能**（原始数据未被修改，无需撤销）

**影响**：
- Python函数签名新增 `new_column_name` 参数
- UI新增"新列名"输入框
- 实现逻辑使用 `df.insert()` 确保位置正确
- 测试用例新增新列位置验证（TC-7, TC-8）
- 开发时间从3小时增加到5-6小时（MICE+新列逻辑）

**优势**：
- ✅ 原始数据完全保留，数据安全性更高
- ✅ 新旧数据并列显示，便于验证填补效果
- ✅ 用户可多次尝试不同填补方法对比
- ✅ 符合医学研究的严谨性要求

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**已确认，准备开始开发！** 🚀