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工具C 功能按钮开发计划 V1.0

文档版本: V1.4 (Phase 2+ 缺失值填补功能开发版)
创建日期: 2025-12-08
最后更新: 2025-12-10
负责人: AI开发团队
项目状态: ✅ Phase 1-2 已完成，7个核心功能 + NA处理优化 + Pivot优化 + 缺失值填补（开发完成，MICE待调试）

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🔥 重要架构变更（2025-12-08）

决策：功能按钮采用预写Python函数架构，而非动态代码生成。

变更原因：

• ❌ 旧方案：动态拼接Python代码字符串 → 不稳定、有安全风险、难以测试
• ✅ 新方案：调用预写的Python函数 → 稳定、安全、高性能、易维护

当前完成（2025-12-08）：

• ✅ Python微服务：operations/ 模块
  • filter.py（高级筛选）
  • recode.py（数值映射）
  • binning.py（生成分类变量）
  • conditional.py（条件生成列）
  • dropna.py（删除缺失值）
  • compute.py（计算列）
  • pivot.py（长表转宽表）
• ✅ Python微服务：7个API端点（/api/operations/*）
• ✅ Node.js后端：QuickActionService.ts（7个执行方法）
• ✅ Node.js后端：QuickActionController.ts（完整错误处理）
• ✅ 前端UI：7个Dialog组件（完整交互界面）
• ✅ 前端工具栏：7个功能按钮（已启用）
• ✅ 删除：QuickActionCodeGenerator.ts（不再使用）

架构对比：

维度	旧方案	✅ 新方案
稳定性	⚠️ 字符串拼接易出错	✅ 预写函数经过测试
安全性	⚠️ 有注入风险	✅ 无代码注入风险
性能	⚠️ 需解析代码	✅ 直接调用函数
可维护	⚠️ 后端拼接字符串	✅ Python集中管理
可测试	❌ 难以测试	✅ 易于单元测试

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📋 文档目录

• 1. 概述
• 2. 设计原则
• 3. 功能清单
• 4. 分期开发计划
• 5. 技术架构
• 6. 详细设计
• 7. 验收标准

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1. 概述

1.1 背景

工具C当前已实现AI对话式数据清洗功能。为提升用户体验和操作效率，需要针对高频、通用、标准化的数据清洗操作开发功能按钮，实现一键式操作。

1.2 目标

• ✅ 提升高频操作的效率（从"描述需求"到"一键点击"）
• ✅ 降低学习成本（直观的UI代替自然语言描述）
• ✅ 保持灵活性（复杂需求仍可使用AI对话）
• ✅ 符合医疗科研用户习惯（参考SPSS、Excel等专业工具）

1.3 适用场景

功能按钮适合：

• 高频使用（每个数据集都需要）
• 操作通用（不依赖特定业务规则）
• 参数明确（可以通过UI配置）
• 逻辑简单（1-3步即可完成）

AI对话适合：

• 低频使用（偶尔用一次）
• 业务特定（规则各异）
• 复杂逻辑（多步骤、多条件）
• 探索性操作（需理解上下文）

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2. 设计原则

2.1 用户体验原则

1. 80/20法则：用按钮解决80%的简单需求，用AI对话解决20%的复杂需求
2. 渐进式披露：简单功能默认显示，复杂选项折叠/高级模式
3. 即时反馈：提供预览功能，让用户在执行前看到结果
4. 可撤销性：支持撤销（未来版本）或提供"创建副本"选项

2.2 技术原则

1. ✅ 预写函数架构：功能按钮调用预写的、经过测试的Python函数（而非动态生成代码）
2. 无状态设计：每个操作独立，不依赖前序状态
3. 安全可靠：预写函数经过充分测试和验证，无代码注入风险
4. 性能优先：直接调用函数，避免代码解析开销，优化大数据集处理

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3. 功能清单

3.1 按分组划分

分组	功能	优先级	开发状态
样本筛选	高级筛选器	P0	✅ 已完成（+为空/不为空条件）
变量转换	数值映射（重编码）	P0	✅ 已完成（+NA处理选项）
	生成分类变量（分箱）	P0	✅ 已完成（+NA处理选项）
	条件生成列	P0	✅ 已完成（+为空/不为空条件）
	生成新变量（计算列）	P1	✅ 已完成（方案B：安全列名映射）
数据清理	缺失值处理（删除+填补）	P0	✅ 已完成（6种简单填补+MICE，MICE待调试）
	去重	P1	⏸️ 已移除（用户需求）
数据重塑	长表→宽表（Pivot）	P1	✅ 已完成（+保留未选列+原始列顺序）
高级功能	多重插补（MICE）	P0	🚧 已集成到缺失值处理（待调试）

优先级说明：

• P0：核心功能，Phase 1-2 必须完成
• P1：重要功能，Phase 3 完成
• P2：增强功能，Phase 4 可选

3.2 不开发的功能

功能	原因
清理列名	暂不开发（用户需求）
宽表→长表	低频需求，暂不开发
数据透视表	超出MVP范围
统计分析	属于统计分析模块，非数据清洗

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4. 分期开发计划

Phase 1：核心功能（Week 1，预计5天）✅ 已完成

目标：解决最高频的3个需求

功能	工作量	状态	验收标准
1. 高级筛选器	2天	✅ 完成	支持多条件AND/OR，实时预览
2. 数值映射（重编码）	1.5天	✅ 完成	自动提取唯一值，支持批量映射
3. 生成分类变量（分箱）	1.5天	✅ 完成	支持自定义切点、等宽、等频

里程碑：✅ Week 1完成，3个核心功能可用（2025-12-08）

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Phase 2：条件生成+清理（Week 2，预计5天）✅ 已完成

目标：解决复杂条件逻辑需求

功能	工作量	状态	验收标准
4. 条件生成列	2天	✅ 完成	支持多条件IF-THEN规则
5. 删除缺失值	1天	✅ 完成	支持按行/列删除，预览影响
6. 去重	1天	⏸️ 暂不开发	用户决定暂不开发
7. 计算列	1天	✅ 完成	公式构建器，支持常用函数
8. Pivot（长→宽表）	1天	✅ 完成	支持多值列转换，聚合选项

里程碑：✅ Week 2完成，7个核心功能可用（2025-12-08）

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Phase 3：数据重塑+填补（Week 3-4，预计8天）

目标：支持复杂数据转换

功能	工作量	负责人	验收标准
8. 长表→宽表（Pivot）	2天	前端+后端	支持多值列转换
9. 生成新变量（计算列）	2天	前端+后端	公式构建器，支持常用函数
10. 缺失值填补	1.5天	前端+后端	支持均值/中位数/分组填补
11. 多重插补（MICE）	1.5天	Python微服务	集成sklearn，支持基础MICE
12. 测试+文档	1天	全员	完成用户手册

里程碑：Week 4结束，所有P0/P1功能完成

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Phase 4：优化+增强（Week 5+，持续迭代）

• ✅ 性能优化（大数据集>10万行）
• ✅ 批量操作（批量重编码、批量删除列等）
• ✅ 操作历史（查看/回退历史操作）
• ✅ 保存为模板（常用操作保存为快捷方式）
• ✅ 数据验证（自动检查数据质量）

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5. 技术架构

5.1 ✅ 整体架构（预写函数方案）

架构决策：功能按钮使用预写Python函数，而非动态生成代码，确保稳定性和性能。

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  前端 (React + Ant Design)                      │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐   │
│  │  工具栏组件                              │   │
│  │  ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐           │   │
│  │  │筛选│ │重编│ │分箱│ │条件│  ...      │   │
│  │  └────┘ └────┘ └────┘ └────┘           │   │
│  └─────────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐   │
│  │  配置对话框（各功能独立）                │   │
│  │  - 参数输入                              │   │
│  │  - 实时预览                              │   │
│  │  - 执行按钮                              │   │
│  └─────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────┬────────────────────────────┘
                     │ HTTP POST
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  后端 (Node.js + Fastify)                       │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐   │
│  │  QuickActionController                   │   │
│  │  - 接收功能按钮请求                      │   │
│  │  - 验证参数                              │   │
│  │  - 调用QuickActionService                │   │
│  └─────────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐   │
│  │  ✅ QuickActionService (新)             │   │
│  │  - executeFilter()   调用预写函数API     │   │
│  │  - executeRecode()   调用预写函数API     │   │
│  │  - executeBinning()  调用预写函数API     │   │
│  └─────────────────────────────────────────┘   │
└────────────────────┬────────────────────────────┘
                     │ HTTP POST /api/operations/xxx
                     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  Python微服务 (FastAPI)                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐   │
│  │  ✅ operations/ (预写函数模块)          │   │
│  │  - filter.py      (筛选)                 │   │
│  │  - recode.py      (重编码)               │   │
│  │  - binning.py     (分箱)                 │   │
│  │  - conditional.py (条件生成，待开发)     │   │
│  │  - missing.py     (缺失值处理，待开发)   │   │
│  │  每个函数：                              │   │
│  │    ✓ 经过单元测试                        │   │
│  │    ✓ 有完整类型注解                      │   │
│  │    ✓ 有详细文档                          │   │
│  └─────────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────────┐   │
│  │  ✅ API端点 (新)                        │   │
│  │  POST /api/operations/filter             │   │
│  │  POST /api/operations/recode             │   │
│  │  POST /api/operations/binning            │   │
│  └─────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────┘

✅ 优势：

• ✅ 稳定性高：预写函数经过单元测试，无字符串拼接风险
• ✅ 性能好：直接调用函数，无代码解析开销
• ✅ 可维护：代码集中在Python侧，便于优化
• ✅ 安全：无代码注入风险

❌ 已废弃：

• QuickActionCodeGenerator.ts （已删除）
• 动态代码生成方案 （已弃用）

5.2 ✅ API设计（重构后）

Node.js后端API（前端调用）

// 执行快速操作
POST /api/v1/dc/tool-c/quick-action
Body: {
  sessionId: string,
  action: 'filter' | 'recode' | 'binning' | 'conditional' | ...,
  params: {
    // 各功能特定参数
  }
}
Response: {
  success: boolean,
  data: {
    newDataPreview: Array<Object>,  // 前50行预览
    affectedRows: number,           // 影响的行数
    message: string,                // 操作说明
    executionTime: number,          // Python执行时间（秒）
    output: string                  // Python打印输出
  }
}

// 预览操作结果（不实际执行）
POST /api/v1/dc/tool-c/quick-action/preview
Body: { 同上 }
Response: {
  success: boolean,
  data: {
    preview: Array<Object>,         // 前10行预览
    estimatedChange: string,        // "将删除23行" / "将新增1列"
    originalRows: number,
    newRows: number
  }
}

✅ Python微服务API（后端调用，新增）

注意：以下URL仅为示例，实际代码中使用环境变量 EXTRACTION_SERVICE_URL 配置。

# 高级筛选（示例URL）
POST http://localhost:8000/api/operations/filter
Body: {
  "data": [{"年龄": 25, "性别": "男"}, ...],
  "conditions": [
    {"column": "年龄", "operator": ">", "value": 30},
    {"column": "性别", "operator": "=", "value": "男"}
  ],
  "logic": "and"  # or "or"
}
Response: {
  "success": true,
  "result_data": [...],  # 筛选后的数据
  "output": "原始数据: 100 行\n筛选后: 30 行...",
  "execution_time": 0.023,
  "result_shape": [30, 5]
}

# 数值映射（重编码）
POST http://localhost:8000/api/operations/recode
Body: {
  "data": [{"性别": "男"}, {"性别": "女"}, ...],
  "column": "性别",
  "mapping": {"男": 1, "女": 2},
  "create_new_column": true,
  "new_column_name": "性别_编码"
}
Response: {
  "success": true,
  "result_data": [...],
  "output": "映射完成: 96 个值成功映射\n映射成功率: 100.0%",
  "execution_time": 0.015,
  "result_shape": [96, 6]
}

# 生成分类变量（分箱）
POST http://localhost:8000/api/operations/binning
Body: {
  "data": [{"年龄": 25}, {"年龄": 35}, ...],
  "column": "年龄",
  "method": "custom",  # or "equal_width", "equal_freq"
  "new_column_name": "年龄分组",
  "bins": [18, 60],  # 自定义切点
  "labels": ["青少年", "成年", "老年"]
}
Response: {
  "success": true,
  "result_data": [...],
  "output": "分箱结果分布:\n  青少年: 10 行 (10.4%)\n  成年: 70 行 (72.9%)...",
  "execution_time": 0.018,
  "result_shape": [96, 6]
}

5.3 ✅ 预写函数服务设计（重构后）

Node.js后端服务

// backend/src/modules/dc/tool-c/services/QuickActionService.ts

export class QuickActionService {
  
  // 调用Python微服务的预写函数API
  async executeFilter(data: any[], params: FilterParams): Promise<OperationResult> {
    return axios.post(`${PYTHON_SERVICE_URL}/api/operations/filter`, {
      data,
      conditions: params.conditions,
      logic: params.logic,
    });
  }
  
  async executeRecode(data: any[], params: RecodeParams): Promise<OperationResult> {
    return axios.post(`${PYTHON_SERVICE_URL}/api/operations/recode`, {
      data,
      column: params.column,
      mapping: params.mapping,
      create_new_column: params.createNewColumn,
      new_column_name: params.newColumnName,
    });
  }
  
  async executeBinning(data: any[], params: BinningParams): Promise<OperationResult> {
    return axios.post(`${PYTHON_SERVICE_URL}/api/operations/binning`, {
      data,
      column: params.column,
      method: params.method,
      new_column_name: params.newColumnName,
      bins: params.bins,
      labels: params.labels,
      num_bins: params.numBins,
    });
  }
}

Python预写函数

# extraction_service/operations/filter.py
def apply_filter(df: pd.DataFrame, conditions: List[Dict], logic: str) -> pd.DataFrame:
    """
    应用筛选条件（预写函数，经过充分测试）
    
    Args:
        df: 输入数据框
        conditions: 筛选条件列表
        logic: 'and' 或 'or'
    
    Returns:
        筛选后的数据框
    """
    # 生成各个条件的mask
    masks = []
    for cond in conditions:
        column = cond['column']
        operator = cond['operator']
        value = cond.get('value')
        
        if operator == '=':
            mask = df[column] == value
        elif operator == '>':
            mask = df[column] > value
        # ... 其他运算符
        
        masks.append(mask)
    
    # 组合条件
    if logic == 'and':
        final_mask = pd.concat(masks, axis=1).all(axis=1)
    else:
        final_mask = pd.concat(masks, axis=1).any(axis=1)
    
    return df[final_mask].copy()

# extraction_service/main.py
@app.post("/api/operations/filter")
async def operation_filter(request: FilterRequest):
    """调用预写函数"""
    df = pd.DataFrame(request.data)
    result_df = apply_filter(df, request.conditions, request.logic)
    return JSONResponse(content={
        "success": True,
        "result_data": result_df.to_dict('records'),
        "execution_time": execution_time,
        ...
    })

✅ 优势：

• 预写函数经过单元测试，稳定可靠
• 无字符串拼接，无代码注入风险
• 直接调用函数，性能优秀
• 代码集中管理，易于维护和优化

❌ 已废弃：

• QuickActionCodeGenerator.ts （已删除，不再使用动态代码生成）

5.4 环境变量配置

重要：代码中使用环境变量配置Python微服务地址，不使用硬编码。

Node.js后端配置

在 backend/.env 中配置：

# Python微服务地址（必需）
EXTRACTION_SERVICE_URL=http://localhost:8000

# 生产环境示例
# EXTRACTION_SERVICE_URL=http://python-service:8000
# EXTRACTION_SERVICE_URL=https://api.yourdomain.com/python

代码实现

// backend/src/modules/dc/tool-c/services/QuickActionService.ts
const PYTHON_SERVICE_URL = process.env.EXTRACTION_SERVICE_URL || 'http://localhost:8000';

// 调用时使用环境变量
await axios.post(`${PYTHON_SERVICE_URL}/api/operations/filter`, {...});

✅ 优势：

• 开发环境：使用 localhost:8000
• 生产环境：使用内网地址或域名
• 容器化部署：使用服务名（如 http://python-service:8000）
• 符合云原生开发规范

---

6. 详细设计

6.1 高级筛选器

UI设计

┌─────────────────────────────────────────┐
│  高级筛选                                │
├─────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────────────────────────────┐│
│  │ [列名 ▼] [条件 ▼] [值_________]    ││
│  └─────────────────────────────────────┘│
│  [且 ▼]                                 │
│  ┌─────────────────────────────────────┐│
│  │ [列名 ▼] [条件 ▼] [值_________]    ││
│  └─────────────────────────────────────┘│
│  [+ 添加条件]                           │
│                                         │
│  预览：将保留 87 行（共100行）          │
│                                         │
│  [取消]  [预览]  [应用]                │
└─────────────────────────────────────────┘

条件运算符

• 数值列：=, ≠, >, <, ≥, ≤
• 文本列：等于, 不等于, 包含, 不包含, 以...开头, 以...结尾
• 通用：为空, 不为空

生成代码示例

# 单条件
df = df[df['年龄'] >= 18]

# 多条件 AND
df = df[(df['年龄'] >= 18) & (df['性别'] == '男')]

# 多条件 OR
df = df[(df['年龄'] >= 60) | (df['BMI'] >= 28)]

# 包含
df = df[df['诊断'].str.contains('糖尿病', na=False)]

# 不为空
df = df[df['BMI'].notna()]

---

6.2 数值映射（重编码）

UI设计

┌─────────────────────────────────────┐
│  变量重编码                          │
├─────────────────────────────────────┤
│  选择列：[研究中心 ▼]               │
│                                     │
│  自动检测到 3 个唯一值：            │
│  ┌─────────────────┬─────────────┐ │
│  │ 原值            │ 新值        │ │
│  ├─────────────────┼─────────────┤ │
│  │ 黑龙江中医药... │ [1______]   │ │
│  │ 山东中医药...   │ [2______]   │ │
│  │ 广州中医药...   │ [3______]   │ │
│  └─────────────────┴─────────────┘ │
│                                     │
│  ☑️ 创建新列（推荐）                │
│  新列名：[研究中心_编码_______]     │
│                                     │
│  [取消]  [预览]  [执行]            │
└─────────────────────────────────────┘

生成代码示例

# 创建新列
mapping = {
  '黑龙江中医药大学附属第二医院': 1,
  '山东中医药大学附属医院': 2,
  '广州中医药大学附属第一医院': 3
}
df['研究中心_编码'] = df['研究中心'].map(mapping)

# 或覆盖原列
df['研究中心'] = df['研究中心'].map(mapping)

---

6.3 生成分类变量（分箱）

UI设计

┌─────────────────────────────────────┐
│  连续变量分箱                        │
├─────────────────────────────────────┤
│  选择数值列：[督脉针刺持续时间 ▼]   │
│                                     │
│  分箱方式：                         │
│  ● 自定义切点                       │
│     切点：[10] [+]                 │
│     标签：                         │
│       ≥10: [暴露=1_____]          │
│       <10: [非暴露=0___]          │
│                                     │
│  ○ 多段切点                         │
│     切点：[0] [14] [30] [999]      │
│     标签：[低=0][中=1][高=2]       │
│                                     │
│  新列名：[住院患者暴露分组_____]    │
│                                     │
│  [取消]  [预览分布]  [执行]        │
└─────────────────────────────────────┘

生成代码示例

# 二分类（单切点）
df['住院患者暴露分组'] = (df['督脉针刺持续时间'] >= 10).astype(int)

# 多分类（多切点）
df['暴露强度分组'] = pd.cut(
    df['督脉针刺持续时间'],
    bins=[0, 14, 30, 999],
    labels=[0, 1, 2],
    right=False
)

---

6.4 条件生成列 ⭐核心功能

UI设计

┌─────────────────────────────────────────┐
│  条件生成新列                            │
├─────────────────────────────────────────┤
│  新列名：[住院暴露出院暴露情况分组____] │
│                                         │
│  规则（按顺序匹配）：                    │
│  ┌───────────────────────────────────┐ │
│  │ 规则1                             │ │
│  │ IF [住院患者暴露分组▼] [=▼] [1]  │ │
│  │ [且▼]                            │ │
│  │ IF [督脉针刺持续时间▼] [>=▼][14] │ │
│  │ THEN 值为：[住院暴露出院暴露____] │ │
│  │                          [删除规则]│ │
│  └───────────────────────────────────┘ │
│  ┌───────────────────────────────────┐ │
│  │ 规则2                             │ │
│  │ IF [住院患者暴露分组▼] [=▼] [1]  │ │
│  │ [且▼]                            │ │
│  │ IF [督脉针刺持续时间▼] [<▼] [14] │ │
│  │ THEN 值为：[住院暴露出院非暴露__] │ │
│  │                          [删除规则]│ │
│  └───────────────────────────────────┘ │
│  [+ 添加规则]                          │
│                                         │
│  其他情况（ELSE）：                     │
│  ● 留空（None）                        │
│  ○ 固定值：[_______]                  │
│  ○ 使用默认值：[0______]              │
│                                         │
│  预览：将生成新列，预计87行有值         │
│                                         │
│  [取消]  [预览前10行]  [执行]          │
└─────────────────────────────────────────┘

技术实现

前端数据结构：

interface ConditionalRule {
  conditions: Array<{
    column: string,
    operator: '=' | '!=' | '>' | '<' | '>=' | '<=',
    value: string | number
  }>,
  logic: 'and' | 'or',
  result: string | number
}

interface ConditionalParams {
  newColumnName: string,
  rules: ConditionalRule[],
  elseValue: null | string | number
}

生成代码示例：

def classify_exposure(row):
    # 规则1
    if row['住院患者暴露分组'] == 1 and row['督脉针刺持续时间'] >= 14:
        return '住院暴露出院暴露'
    # 规则2
    elif row['住院患者暴露分组'] == 1 and row['督脉针刺持续时间'] < 14:
        return '住院暴露出院非暴露'
    # ELSE
    else:
        return None

df['住院暴露出院暴露情况分组'] = df.apply(classify_exposure, axis=1)

---

6.5 长表→宽表（Pivot）

UI设计

┌─────────────────────────────────────┐
│  长表转宽表（Pivot）                 │
├─────────────────────────────────────┤
│  索引列（唯一标识）：                │
│  [Record ID ▼]                      │
│                                     │
│  透视列（变成列名）：                │
│  [Event Name ▼]                     │
│  检测到的值：                       │
│  • 筛选及基线                       │
│  • 随访（2周）                      │
│  • 随访（1个月）                    │
│                                     │
│  值列（要转置的数据）：              │
│  ☑️ FMA总得分                       │
│  ☑️ FMA分级(1-5)                    │
│  ☑️ ADL总分                         │
│  ☑️ NLR                             │
│  ☑️ PLR                             │
│  [ ] ...（选择其他列）              │
│                                     │
│  重复值处理：                       │
│  ● 取第一个  ○ 取最后一个          │
│  ○ 求平均值  ○ 求和                │
│                                     │
│  [取消]  [预览结构]  [执行]        │
└─────────────────────────────────────┘

生成代码示例

# Pivot转换
df_pivot = df.pivot_table(
    index='Record ID',
    columns='Event Name',
    values=['FMA总得分', 'FMA分级(1-5)', 'ADL总分', 'NLR', 'PLR'],
    aggfunc='first'
)

# 展平多级列名
df_pivot.columns = ['_'.join(col).strip() for col in df_pivot.columns.values]
df_pivot = df_pivot.reset_index()

# 示例：FMA总得分_筛选及基线, FMA总得分_随访(2周)

---

6.6 多重插补（MICE）

UI设计

┌─────────────────────────────────────┐
│  多重插补（MICE）                    │
├─────────────────────────────────────┤
│  ⚠️ 高级统计功能，需谨慎使用        │
│                                     │
│  选择需要插补的列：                 │
│  ☑️ 年龄                           │
│  ☑️ BMI                            │
│  ☑️ 血糖                           │
│  [ ] 血压                          │
│  [ ] ...                           │
│                                     │
│  参数设置：                         │
│  迭代次数：[10____]（推荐5-20）    │
│  随机种子：[42____]（可重复结果）  │
│                                     │
│  预计插补：32个缺失值               │
│                                     │
│  ⚠️ 注意：                         │
│  • MICE假设数据MAR（随机缺失）     │
│  • 插补时间较长（大数据集>1分钟）  │
│  • 建议先备份原数据                │
│                                     │
│  [取消]  [执行]                    │
└─────────────────────────────────────┘

技术实现

依赖库：需在Python微服务中安装 scikit-learn

from sklearn.experimental import enable_iterative_imputer
from sklearn.impute import IterativeImputer

# 选择需要插补的列
cols_to_impute = ['年龄', 'BMI', '血糖']
df_subset = df[cols_to_impute]

# MICE插补
imputer = IterativeImputer(
    max_iter=10,
    random_state=42,
    verbose=0
)
df[cols_to_impute] = imputer.fit_transform(df_subset)

print(f'插补完成，剩余缺失值: {df[cols_to_impute].isna().sum().sum()}')

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7. 验收标准

7.1 功能验收

每个功能按钮需通过以下测试：

基础功能测试

测试项	验收标准
UI显示	按钮、对话框正确渲染，无布局错误
参数验证	错误输入有友好提示
预览功能	预览结果准确，性能<2秒
执行功能	代码正确执行，结果符合预期
错误处理	异常有明确提示，不崩溃

数据准确性测试

测试项	验收标准
小数据集	<1000行，结果100%准确
中数据集	1000-10000行，性能<5秒
大数据集	10000-50000行，性能<30秒
边界情况	全空列、全0列、单行等正确处理

用户体验测试

测试项	验收标准
学习成本	新用户5分钟内学会使用
操作效率	比AI对话快3-5倍
错误恢复	支持撤销或提供"创建副本"选项

7.2 性能基准

操作	数据量	目标性能
高级筛选	10万行	<2秒
数值映射	10万行	<3秒
分箱	10万行	<3秒
条件生成列	10万行	<5秒
Pivot转换	5000行	<10秒
MICE插补	5000行	<60秒

7.3 代码质量标准

• ✅ 代码覆盖率 >80%
• ✅ ESLint/TSLint 0错误
• ✅ 所有API有完整的TypeScript类型定义
• ✅ 关键函数有JSDoc注释
• ✅ 用户操作有日志记录

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8. 风险评估

8.1 技术风险

风险	影响	概率	应对措施
Python库依赖问题	高	中	提前验证库兼容性
大数据集性能	中	高	分批处理+进度条
代码生成错误	高	低	严格单元测试
浏览器兼容性	低	低	只支持现代浏览器

8.2 用户体验风险

风险	影响	概率	应对措施
功能过于复杂	中	中	提供视频教程
与AI功能冲突	低	低	明确使用场景
期望过高	中	中	明确功能边界

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9. 后续规划

Phase 5：智能化增强（2-3个月后）

1. 操作推荐：根据数据特征推荐合适的操作
2. 自动诊断：检测数据质量问题（缺失、异常、重复）
3. 批量操作：一次性应用多个操作
4. 操作模板：保存常用操作序列

Phase 6：协作增强（3-6个月后）

1. 操作历史：查看、回退、分享操作历史
2. 团队模板：团队共享清洗模板
3. 数据版本：支持数据快照和版本管理

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10. 附录

10.1 参考资料

• SPSS数据清洗功能
• Excel数据透视表
• Python Pandas文档
• Ant Design组件库

10.2 术语表

术语	解释
重编码	将一列的值映射为另一组值
分箱	将连续数值转为离散分类
Pivot	长表转宽表的数据重塑操作
MICE	多重插补法，处理缺失值的统计方法
MAR	Missing At Random，随机缺失

10.3 更新日志

版本	日期	变更内容
V1.0	2025-12-08	初版，规划Phase 1-4功能
V1.1	2025-12-08	架构重构：改为预写Python函数
V1.2	2025-12-08	Phase 1-2完成：7个核心功能上线
V1.3	2025-12-10	NA处理优化：4个功能支持空值处理；Pivot优化：保留未选列+原始列顺序；计算列方案B实施：安全列名映射；UX优化：列头tooltip+预览提示可关闭+滚动条优化
V1.4	2025-12-10	缺失值填补功能开发：6种简单填补（均值/中位数/众数/固定值/前向/后向）+MICE多重插补；自动精度检测；分类列识别；功能按钮调整（删除"去重"和"多重插补"，"删除缺失值"改为"缺失值处理"）；状态：开发完成，MICE的DataFrame shape问题待调试

---

文档结束