MCM-ICM_Toolkit/CHANGELOG.md

# 更新日志

格式参考 [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/zh-CN/1.1.0/)，
版本号参考 [语义化版本](https://semver.org/lang/zh-CN/)。

## [Unreleased]

### Added
- 仓库骨架：`src/mcm_toolkit/` 7 个包（core / data / stats / models / solve / decision / viz）
- 顶层 `__init__.py` 只导出 7 个子包 + 8 个快捷函数，`__all__` 即公开 API 清单
- `core.Result`：唯一的结果对象（替代原建议里的 5 个 Result 类）
- `docs/01-suggestion-review.md`：对 ChatGPT 建库建议的审查与精简（14 包 → 7 包，~250 函数 → ~40）
- `docs/02-architecture.md`：包边界、`Result` / RNG / `fit-predict-score` 协议、依赖分层
- `docs/03-roadmap.md`：L0/L1/L2 分级 + **永久不做清单**
- `docs/04-environment.md`：conda / venv 配置与三个已踩的坑
- `docs/dev/function-card-template.md`：S 档算法的函数卡片模板
- `.venv`（基于 Anaconda base，`--system-site-packages`）+ 可编辑安装 —— 10.5 MB，离线可用
- conda 环境 `mcm-toolkit`（`D:\anaconda\envs\mcm-toolkit`）—— Python 3.13.15，含 SALib / pymoo / pyright
- `scripts/setup-conda.ps1` / `scripts/setup-venv.ps1` / `scripts/doctor.ps1`
- `environment.yml`：需联网时的精确复现方案
- `pyproject.toml`：核心依赖只 4 个，其余走 extras
- `docs/02-architecture.md` §4.7「类型约定」：注解要写全、numpy 标量的判断写法、
  非法类型必须抛 `TypeError`。配套在 `docs/03-roadmap.md` 的开发纪律里加了指针。
- `docs/dev/personal-pitfalls.md`：个人易错点清单，**只追加、不通读**
- `data.clean`：四个函数落地（**由用户本人实现**）——`clean_missing`（L0 第 4 项）、
  `impute_missing` / `detect_outliers` / `winsorize`（原属 L1，顺手写了）。
- `tests/test_data.py`：新增 13 条 clean 行为测试，覆盖 `clean_missing` 的阈值语义与轴向、
  `impute_missing` 的 mean/ffill/mode 与全 NaN 列、`winsorize` 的分位点与异常类型。
- `tests/test_data.py`：另加 7 条 `xfail`，把**已知但未修的契约**钉在测试报告里（见 Notes）。
- `docs/algorithms/detect_outliers.md`：**第一张 S 档函数卡片**（roadmap §3.1 要求
  约 15 张，这是第 1 张）。除模板九节外，额外记了三条容易踩的判断：为什么不返回 `Result`、
  非数值列恒 `False` 的两条备选路各错在哪、以及 `ddof` 口径与 `stats.zscore` 不一致。
- `examples/01_clean_and_describe.py`：`load_table` / `save_table` / `clean_missing` /
  `impute_missing` / `detect_outliers` / `winsorize` 六个函数的最小用法，实测跑通（exit 0）；
  末尾留 `TODO(L0)` 等 `stats.describe`。
- `tests/test_data.py`：`data` 的 transform 段 **18 条用例** —— `normalize` 的三种 method、
  `feature_range` 区间与两条校验、常量列不出 nan、docstring 那个 Examples 的精确值、按列语义；
  `standardize` 的按列与 `ddof`（用解析关系钉住：`ddof=1` 时结果的 std = `sqrt((n-1)/n)`）；
  `log_transform` 的定义域平移；`one_hot_encode` 的自动识别、`drop_first`、列不存在报错。
  其中两条是把原先挂着的 `skip` 转为实跑（见坑 9 / 个人易错点 9）。

- `tests/test_stats.py`：新写 **20 条**用例 —— `describe` 的方向约定（行 = 指标、列 = 变量）、
  `missing` / `missing_ratio` / `skewness` / `kurtosis` 四行**不能是 NaN**、非数值列自动跳过、
  接受 ndarray / list / Series、加权均值与加权标准差对照手算公式、5 种非法 `weights`；
  `zscore` 的手算对照 / 按列 / 常量列 / 非法类型；`coefficient_of_variation` 的手算对照、
  单列 DataFrame、均值为 0 抛 `ValueError`、空数组与二维输入。
- `examples/01_clean_and_describe.py`：填掉末尾的 `TODO(L0)`，加一段 `describe` 输出（实测 exit 0）。

### Changed
- `core.get_rng` / `core.set_seed`：实现（L0 第 2 项）。`get_rng` 收 `int` / `np.integer` /
  `Generator` / `None`，其余类型抛 `TypeError`；无参调用复用同一个会推进的共享生成器。
  `set_seed` 同时覆盖 numpy 旧全局状态，让 sklearn / statsmodels 也可复现。
- `core.Result`：补上 `__repr__` 与 `summary()` 实现（L0 第 1 项落地）。
  `repr` 紧凑单行且不打印 `data` 内容；`summary()` 输出可直接贴进论文的 Markdown 表格。
- `data.load_table`：实现（L0 第 3 项）。按扩展名分派 `.csv` / `.xlsx` / `.xls`；
  `.csv` 默认做编码探测（utf-8 → utf-8-sig → gbk → gb18030），显式传 `encoding=` 时不再探测；
  `na_values` 默认吃下空串 / `NA` / `N/A` / `#N/A` / `null` / `-`。
- `data.save_table`：实现（原属 L1，顺手落地）。按扩展名分派，父目录不存在时自动创建，
  返回实际写入的 `Path`。
- `data.load_table` / `data.save_table`：docstring 补 `Parameters` / `Raises`
  （`docs/02-architecture.md` §4.7 对每个公开函数的硬要求）。
- `data.load_table` 的返回注解 `Any` → `pd.DataFrame`，与 docstring 的承诺对齐。
- `data.clean`：docstring 按 `docs/02-architecture.md` §4.7 补全 Parameters / Returns / Raises
  （Codex 代写，与 io.py 同一套 numpydoc 格式）。
- `data.clean`：ruff 从 6 条清到 1 条——导入分组（I001）、elif 链改 if 加末尾无条件 return
  （RET505 / RET503）、去掉多余 f 前缀（F541）、删掉只会被覆盖的 mask 初始化（死代码）、
  去掉行尾空白（W293）。
- `pyright` 报"无法解析导入 numpy / pandas"（17 errors）的原因：分析器会去 PATH 上找 python，
  本机 PATH 上只有 Codex 运行时的 3.14 shim（无科学栈），且 pyright 不认
  `pyvenv.cfg` 的 `include-system-site-packages`。
  改为 `[tool.pyright]` 指定 `venvPath = "."` / `venv = ".venv"` /
  `pythonVersion = "3.13"`，并让 `scripts/setup-venv.ps1` 往 `.venv` 里写一个
  指向 base site-packages 的 `.pth`。pyright 17 errors → **0**。
  详见 `docs/04-environment.md` 坑 7。
- `tests/test_data.py`：`df["b"].isna().all()` 的类型是 `Series | bool`，
  直接当断言条件 pyright 会报"条件操作数无效"，外面套 `bool()`；
  两条故意传错类型的用例加 `# type: ignore[arg-type]`。
- `data.save_table` 的后缀校验排在 `path.parent.mkdir(...)` **之后**，传 `.txt` 会先留下一个
  空目录再抛 `ValueError`。改为**先校验、后副作用**，并加回归测试。
- `data/io.py` 里 `__all__` 与下一个 `def` 之间只有 1 个空行（PEP 8 要 2 个）。
- `tests/test_data.py` 顶上的**模块级** `pytestmark = pytest.mark.skip(...)` 会连带跳过同文件里
  已经写好的函数，导致 `load_table` 零覆盖。改为逐条 skip 未实现的算法，并补 8 条 io 测试
  （编码探测、NA 归一、后缀校验、缺文件报错、往返读写、类型校验）。测试数 31 → **39 passed**。
- conda base 里 zstandard 的 `*.conda_trash` 残骸目录被 Python 当成 namespace package 导入，
  使 `.venv`（= base）的 `pd.read_csv` 抛 `ImportError: Can't determine version for zstandard`。
  已把残骸目录改名禁用（**可逆**，未删除），详见 `docs/04-environment.md` 坑 6。
- `data.clean` 第二轮审查（2026-10-02），Codex 直接修掉 4 处**轻度**问题：
  `winsorize(Series)` 因 `select_dtypes` 在 `Series` 上不存在而直接崩（Series 分支提到最前，
  并加数值 dtype 守卫）；`winsorize` 的 `data.quantile()` 改为只在数值列上算
  （文本列不再崩，与已有的 `numeric_cols` 判断对齐）；删掉 `detect_outliers` 里已成空操作的
  `df = pd.DataFrame(data)`（数据在更早处就转过了，顺手去掉 `df` 这个别名）；
  清掉行尾空白（W293）、函数体内的连续空行，并把 `clean_missing` 的嵌套 `if` 合并
  （SIM102，ruff 最后 1 条）。ruff `1 error` → **`All checks passed`**，pyright 仍 0。
- `tests/test_data.py`：5 条 `xfail` 经 XPASS 信号确认已修好，**摘掉 mark 转正式用例**
  （`detect_outliers` 的 4 条 + `winsorize` 混合类型 1 条）。测试 **53 passed / 7 xfailed →
  58 passed / 2 xfailed**。
- `CHANGELOG.md`：[Unreleased] 里有一句被重复追加撑坏
  （"…删掉它即全绿。：分析器会去 PATH 上找 python，"），已修。
- `data.detect_outliers` 收尾（2026-10-02，**由用户本人实现**）：统计量（`quantile` /
  `mean` / `std`）与掩码写入**都**收窄到数值列，含文本列的赛题表不再崩；
  非数值列在掩码里恒 `False`（用户本人定的语义，见决策 32）。docstring `Notes` 补上这条语义。
- `data.detect_outliers` 里 `data=data.copy()` 是死代码：下面的 `to_frame()` / `pd.DataFrame()`
  本来就返回新对象，函数全程也没原地改过 `data`，白白复制一份数据；而且它排在类型分派
  **之前**，会把错误入参的报错从 `ValueError` 变成 `AttributeError`。已删。
- `data.detect_outliers`：删掉那行死代码后 pyright 反而报了 1 个真错 ——
  `df[Index]` 被类型存根当成 `Series`，`.std()` 于是被判成标量、`std.replace(...)` 非法。
  在取列子表处用 `cast(pd.DataFrame, ...)` 按运行时真值收窄。详见 `docs/04-environment.md` 坑 8。
- `tests/test_data.py`：`test_detect_outliers_survives_text_columns` 摘掉 xfail 并加强断言
  （文本列必须恒 `False`）；新增 `test_detect_outliers_all_text_frame_returns_all_false`
  钉住"整表没有数值列"这条边界。测试 **58 passed / 2 xfailed → 60 passed / 1 xfailed**。
- `docs/dev/personal-pitfalls.md`：追加第 8 条（限制掩码 ≠ 限制统计量）。
- `data.impute_missing` 的 mode 分支改为**返回新表**（原先 `data[col] = ...` 会就地改调用方的
  DataFrame，另外四支都返回新对象）。最后一条 `xfail` 随之转正，**测试里 `xfail` 清零**。
- `data.detect_outliers` 补**入参类型校验**（§4.7：非法类型抛 `TypeError`，不静默兜底）：
  接受 `DataFrame` / `Series` / `list` / `tuple` / `ndarray`。`tuple` 同时补进 `is_ld_array`，
  与 `list` 同等对待；`dict` 不再被接受（以前靠 `pd.DataFrame()` 碰巧能过，见决策 33）。
- `tests/test_data.py`：摘掉最后一条 `xfail`（mode 就地改）并加强断言；新增 3 条
  （非法类型抛 `TypeError`、元组按一维数组型处理、全 NaN 列与单元素列不抛异常）。
  测试 **60 passed / 1 xfailed → 64 passed / 0 xfailed**。
- `data.transform` 四个函数实现（**由用户本人写**）：`normalize`（minmax / vector / max，均按列）、
  `standardize`（按列，`ddof` 真的传下去）、`log_transform`（`offset=None` 时自动取 `1 - min(x)`）、
  `one_hot_encode`。`data/` 下的 L0 至此结清。
- `data.transform`：Codex 清掉 5 条 ruff —— RET503（`normalize` 末尾缺无条件 `return`）、
  F541（无占位符的 f-string）、RET504（多余的 `result` 中转）、RET505（`return` 后的 `elif`）、
  SIM108（`log_transform` 的 if/else 改三元）。
- `data.transform.normalize`：`supported_method` 与 `feature_range` 的校验提到 `np.asarray` **之前**
  （§4.7 的"守卫集中在开头"）；并修掉说反的报错文案 —— 条件是要求下界 < 上界，
  原文却写"上界必须小于下界"，且 `TypeError` 那条用了无占位符 f-string。
- `data.transform.one_hot_encode`：自动识别类别列时显式加上 `'str'` / `'string'`。
  原来只写 `['object', 'category']`，在 pandas 3 上是**已弃用路径**（每次调用发 `Pandas4Warning`），
  未来会变成一列都选不中的**静默错误**。详见坑 9。
- 测试计数：**64 passed → 82 passed**（新增 18 条，另两条 skip 转为实跑），skip 42 → 40。


- `data.transform`：修掉上一版引入的 **3 处真 bug**（**Codex 代修，用户授权"报错顺手修掉"**）。
  症状是 7 条测试变红 + pyright 在 `transform.py:105` / `:133` 报 `reportArgumentType`。
  **这不是编辑器误报** —— pyright CLI 与 `pytest` 都能复现，所以**一行 `# type: ignore` 都没加**：
  - 输入白名单漏了 `pd.DataFrame`：`standardize(df)` / `log_transform(df)` 抛 `TypeError`，
    函数体里的 `is_df` 分支全是**死代码**。白名单统一成模块级 `_NUMERIC_TYPES` 并移到 `np.asarray` 之前。
  - `normalize` 的三个 method 分支**互相覆盖**：`minmax` / `vector` 算完的结果被末尾无条件的
    `x / max` 冲掉，三种 method 实际都只走 max（`test_normalize_*` 5 条因此变红）。改成 `if / elif / else`。
  - `one_hot_encode` 把 `get_dummies` 的结果按 `data.columns` 重包一层 `DataFrame`：
    哑变量列名（`city_A`）与原列名（`city`）对不上 → 编码列被**整列丢掉**。改为直接返回 `get_dummies` 结果。
  - `log_transform` 的 `offset` 守卫条件**写反**（`offset > 0` 就抛错，恰好把唯一合法用例拒掉），
    改为校验定义域前提 `min(x) + offset > 0`；`offset=0` 对全正数据合法（见决策 35）。
- `data.transform` 四个函数的 docstring 按 `docs/02-architecture.md` §4.7 补齐
  `Parameters` / `Returns` / `Raises`（Codex 代写，与 `io.py` / `clean.py` 同一套 numpydoc 格式），
  并把常量列行为（决策 34）写进 `Notes`。
- `data.transform`：口径定稿后 ruff 剩的 4 条 RET505（`return` 后的 `elif`）一并清掉 ——
  `All checks passed`；pyright **2 errors → 0 errors**；测试 **7 failed / 75 passed → 82 passed / 40 skipped**。

- `stats.describe`：实现落地（**由用户本人写**，Codex 审查 + 代修），并修掉一个**静默 bug** ——
  `df_num.describe().T` 把表转反了（行 = 变量、列 = 指标），而 docstring 与
  `test_describe_reports_expected_keys` 定的是"行 = 指标、列 = 变量"。
  转置后 `.loc[指标名] = <按变量索引的 Series>` 与列名**零交集**，pandas 不报错，
  直接把这四行（`missing` / `missing_ratio` / `skewness` / `kurtosis`）**整行填成 NaN**；
  `weights` 分支则报 `cannot set a row with mismatched columns`。去掉 `.T` 一处修好三件事。
  另补 `median` 行（pandas 只有 `50%`，测试契约定的是 `median`）、入参放宽到
  `list` / `tuple` / `ndarray`（`00_quickstart.py` 传的就是 ndarray）、
  `weights` 校验补齐（维度 / 长度 / NaN / 负值 / 和为 0，原先和为 0 时裸抛 `ZeroDivisionError`）、
  docstring 按 §4.7 补 `Parameters` / `Returns` / `Raises`。
- `stats.zscore`：修 RET505；docstring 按 §4.7 补齐；DataFrame 取列处按坑 8 用 `cast` 收窄
  （pyright 的 `DataFrame | Series` 重载）。
- `stats.coefficient_of_variation`：均值为 0 由 `TypeError` 改为 `ValueError`
  （那是**取值**问题不是类型问题，§4.7）；空数组提前抛 `ValueError`（原先静默返回 nan + RuntimeWarning）；
  报错文案里"异变系数"的错别字与 "N 维数组" 改为 "N 列"。
- `stats.coefficient_of_variation`：分母由 `mean` 改为 `|mean|`（**用户本人改的**，决策 38）——
  均值为负时 `σ/μ` 会给出负值，容易被读成"波动更小"；现在 CV 恒非负。docstring 的 `Notes` 同步，
  并加一条测试钉住"均值为负时 CV 仍为正"。
- `tests/test_stats.py`：去掉**模块级** `pytestmark = pytest.mark.skip` —— 它把该文件 6 条测试
  **全部**跳过（包括已经实现好的 `describe`），正是决策 26 要禁的写法：实现零覆盖而测试全绿。
  改为逐条 skip 未实现的 5 条。
- 测试计数：**82 passed / 40 skipped → 103 passed / 39 skipped**（新增 21 条）；
  ruff 7 error → **All checks passed**；pyright **1 error → 0**。

### Notes
- `detect_outliers` 原有的三个 bug 加一处设计空白**已全部收口**：`threshold` 范围校验挪进
  `clean_missing`、`is_series` / `is_ld_array` 提到类型转换**之前**、统计量与掩码都限制在数值列、
  非数值列恒 `False`（决策 32）、入参类型校验补上（决策 33）。
  S 档卡片与 `examples/` 用法也已落地 —— `detect_outliers` 这条线**结清**。
- `transform.py` 的 **4 个口径已全部收口**：① 三个函数共用 `_NUMERIC_TYPES` 白名单（含 `DataFrame`）；
  ② 全部接受 `DataFrame` 且保持"DataFrame 进 DataFrame 出"；③ 显式 `offset` 按定义域校验
  （`min(x) + offset > 0`，见决策 35，**待用户确认**）；④ 常量列行为写进 docstring 的 `Notes`；
  另外 `Parameters` / `Returns` / `Raises` 已按 §4.7 补齐。
- 新增易错点第 10 条：**把真报错当成"编辑器误报"** —— 红线先跑 CLI 与 `pytest` 再判断（`docs/dev/personal-pitfalls.md`）。
- `stats` 这条线开工了：`describe` 落地，并填掉 `examples/01_clean_and_describe.py` 的 `TODO(L0)`。
- 三处口径已拍板（2026-10-03）：`log_transform` 的 `offset` 维持现状（决策 35）；
  `describe` / `zscore` **默认丢掉**非数值列、与 `detect_outliers` 的"保留列"刻意不统一（决策 37）；
  变异系数改用 `σ/|μ|`（决策 38）。另立决策 39 明确分工：语义口径用户拍板、工程事务 Codex 顺手补。
- 已实现函数的 `examples/` 最小用法仍不全：`00_quickstart.py` 要等 `bootstrap_ci` / `viz`，
  `Result` 的用法届时并进去。
- 已知缺口：
- 除 `core.Result`、`core.get_rng`、`core.set_seed`、`data.load_table`、`data.save_table` 外，其余函数体**尚未实现**（统一 `raise NotImplementedError` + `TODO(L0/L1/v0.2)` 标记）。
  这是刻意的：先定接口，再按 `docs/03-roadmap.md` 的 L0 → L1 顺序填实现。
- 已知缺口：`SALib`（Sobol/Morris）、`pymoo`、`pyright` 已装进 conda 环境 `mcm-toolkit`，`.venv` 里没有。

## [0.0.1] - 2026-10-01

### Added
- 项目初始化，包结构落盘（实现为空）。