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AIclinicalresearch/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_开发进度_2025-12-10.md
HaHafeng b64896a307 feat(deploy): Complete PostgreSQL migration and Docker image build
Summary:
- PostgreSQL database migration to RDS completed (90MB SQL, 11 schemas)
- Frontend Nginx Docker image built and pushed to ACR (v1.0, ~50MB)
- Python microservice Docker image built and pushed to ACR (v1.0, 1.12GB)
- Created 3 deployment documentation files

Docker Configuration Files:
- frontend-v2/Dockerfile: Multi-stage build with nginx:alpine
- frontend-v2/.dockerignore: Optimize build context
- frontend-v2/nginx.conf: SPA routing and API proxy
- frontend-v2/docker-entrypoint.sh: Dynamic env injection
- extraction_service/Dockerfile: Multi-stage build with Aliyun Debian mirror
- extraction_service/.dockerignore: Optimize build context
- extraction_service/requirements-prod.txt: Production dependencies (removed Nougat)

Deployment Documentation:
- docs/05-部署文档/00-部署进度总览.md: One-stop deployment status overview
- docs/05-部署文档/07-前端Nginx-SAE部署操作手册.md: Frontend deployment guide
- docs/05-部署文档/08-PostgreSQL数据库部署操作手册.md: Database deployment guide
- docs/00-系统总体设计/00-系统当前状态与开发指南.md: Updated with deployment status

Database Migration:
- RDS instance: pgm-2zex1m2y3r23hdn5 (2C4G, PostgreSQL 15.0)
- Database: ai_clinical_research
- Schemas: 11 business schemas migrated successfully
- Data: 3 users, 2 projects, 1204 literatures verified
- Backup: rds_init_20251224_154529.sql (90MB)

Docker Images:
- Frontend: crpi-cd5ij4pjt65mweeo.cn-beijing.personal.cr.aliyuncs.com/ai-clinical/ai-clinical_frontend-nginx:v1.0
- Python: crpi-cd5ij4pjt65mweeo.cn-beijing.personal.cr.aliyuncs.com/ai-clinical/python-extraction:v1.0

Key Achievements:
- Resolved Docker Hub network issues (using generic tags)
- Fixed 30 TypeScript compilation errors
- Removed Nougat OCR to reduce image size by 1.5GB
- Used Aliyun Debian mirror to resolve apt-get network issues
- Implemented multi-stage builds for optimization

Next Steps:
- Deploy Python microservice to SAE
- Build Node.js backend Docker image
- Deploy Node.js backend to SAE
- Deploy frontend Nginx to SAE
- End-to-end verification testing

Status: Docker images ready, SAE deployment pending
2025-12-24 18:21:55 +08:00

5.0 KiB
Raw Blame History

工具C - 缺失值处理功能开发进度

开发日期2025-12-10
开发者AI Assistant (Claude Sonnet 4.5)


已完成部分

1. Python后端 - 100%完成

文件:extraction_service/operations/fillna.py420行

  • get_column_missing_stats() - 获取列的缺失值统计

    • 统计缺失数量、缺失率
    • 判断数据类型(数值/分类)
    • 计算均值、中位数、众数、标准差
    • 推荐填补方法
  • fillna_simple() - 简单填补6种方法

    • 均值填补mean
    • 中位数填补median
    • 众数填补mode
    • 固定值填补constant
    • 前向填充ffill 新增
    • 后向填充bfill 新增
    • 创建新列并插入到原列旁边
  • fillna_mice() - MICE多重插补 核心功能

    • 使用sklearn的IterativeImputer
    • 支持多列同时填补
    • 为每列创建新列_MICE后缀
    • 新列紧邻原列

文件:extraction_service/main.py新增169行

  • 导入fillna模块

  • 添加3个Pydantic请求模型

    • FillnaStatsRequest
    • FillnaSimpleRequest
    • FillnaMiceRequest
  • 添加3个API端点

    • POST /api/operations/fillna-stats - 获取统计
    • POST /api/operations/fillna-simple - 简单填补
    • POST /api/operations/fillna-mice - MICE填补

2. Node.js后端 - 70%完成

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

  • 添加2个接口定义

    • FillnaSimpleParams
    • FillnaMiceParams
  • 添加3个Service方法

    • getFillnaStats() - 获取统计
    • executeFillnaSimple() - 执行简单填补
    • executeFillnaMice() - 执行MICE填补

文件:backend/src/modules/dc/tool-c/controllers/QuickActionController.ts - 待完成

需要添加3个Controller方法来处理前端请求。


待完成部分

3. Node.js后端 - QuickActionController30%

需要添加3个处理方法

// 1. 获取缺失值统计
async handleGetFillnaStats(request, reply) {
  // 调用sessionService获取数据
  // 调用quickActionService.getFillnaStats()
  // 返回统计信息
}

// 2. 执行简单填补
async handleFillnaSimple(request, reply) {
  // 调用sessionService获取数据
  // 调用quickActionService.executeFillnaSimple()
  // 更新Session数据
  // 返回结果
}

// 3. 执行MICE填补
async handleFillnaMice(request, reply) {
  // 调用sessionService获取数据
  // 调用quickActionService.executeFillnaMice()
  // 更新Session数据
  // 返回结果
}

4. 前端开发0%

需要完成的工作:

  1. 重命名Dialog组件

    • DropnaDialog.tsxMissingValueDialog.tsx
  2. 实现Tab结构

    • Tab 1: 删除缺失值(保留原功能)
    • Tab 2: 填补缺失值6种方法 重点
    • Tab 3: MICE填补 重点
  3. Tab 2 UI实现

    • 列选择下拉框
    • 新列名输入框自动填充原列名_填补
    • 填补方法选择Radio.Group6个选项
    • 固定值输入框method=constant时显示
    • 统计信息展示区(缺失数、均值、中位数等)
    • 填补预览区
  4. Tab 3 UI实现

    • 多列选择Checkbox.Group
    • 迭代次数输入默认10
    • 随机种子输入默认42
    • MICE说明文本
    • 新列命名规则说明
  5. API集成

    • 添加3个API函数到api/index.ts
    • 集成到Dialog组件
    • 实现实时统计获取(选择列时)
    • 实现加载状态和进度显示
  6. 更新index.tsx

    • 按钮标签:删除缺失值缺失值处理
    • 更新Dialog组件引用

📊 总体进度

模块 进度 状态
Python后端 100% 完成
Node.js后端 70% 🚧 进行中
前端开发 0% ⏸️ 待开始
端到端测试 0% ⏸️ 待开始
总体 42% 🚧 进行中

🎯 下一步行动

立即优先

  1. 完成QuickActionController的3个方法预计20分钟
  2. 开始前端开发预计3-4小时

建议顺序

  1. QuickActionController剩余30%
  2. 前端重命名Dialog10分钟
  3. 前端Tab结构30分钟
  4. 前端Tab 2实现50分钟
  5. 前端Tab 3实现40分钟
  6. API集成30分钟
  7. 测试50分钟18个用例

预计剩余时间约4小时


💡 技术亮点

  1. 前向/后向填充支持 - 适合时间序列数据
  2. MICE多重插补实现 - 医学研究核心需求
  3. 新列紧邻原列 - 便于对比验证
  4. 原始数据保留 - 数据安全性高
  5. 智能推荐填补方法 - 基于数据分布特征

📝 备注

  • Python后端已完全实现代码质量良好
  • Node.js Service层完成Controller层待完成
  • 前端工作量最大需要3-4小时
  • 测试用例已规划好18个测试时间约50分钟

当前状态:已完成核心后端逻辑,可以继续完成剩余开发! 🚀