chore: 补 S 档卡片 / examples；clean.py 收尾，xfail 清零

实现收尾（Codex 代写，用户授权）：
- impute_missing 的 mode 分支改为返回新表（原先就地改调用方的 DataFrame，另外四支都返回新对象）
- 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；
  dict 不再被接受（以前靠 pd.DataFrame() 碰巧能过，见决策 33）

测试：
- 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
- 64 passed / 42 skipped / 0 xfailed（xfail 清零，7 条契约全部转正）；ruff 0；pyright 0

文档：
- 新增 docs/algorithms/detect_outliers.md —— 第一张 S 档函数卡片（roadmap 要求约 15 张）
  除模板九节外多记三条判断：为什么不返回 Result、非数值列恒 False 的两条备选路各错在哪、
  ddof 口径与 stats.zscore 不一致（前者 1、后者 0，小样本差一成）
- 新增 examples/01_clean_and_describe.py —— 六个 data 函数的最小用法，实测跑通（exit 0）
- STATUS.md：E 节收尾、验证结果表、下一步重写（transform/standardize 的待定项）、决策 33
- CHANGELOG.md：把 [Unreleased] 里重复 7 次的 Added/Changed 小节合并成 Added/Changed/Notes；
  并修掉上轮遗留的缺陷 —— pyright 那条 bullet 的开头被吞掉，半句挂在 ruff 那条后面

examples/01_clean_and_describe.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+"""data 包最小用法：读 → 清 → 补 → 判离群 → 缩尾。
+
+每一步都对应 `tests/test_data.py` 里的一条用例；体量刻意压到最小。
+`stats.describe`（描述统计）还没实现，最后留了 TODO(L0) 的位置。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import tempfile
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
+import mcm_toolkit as mcm
+
+
+def main() -> None:
+    mcm.set_seed(20260101)
+
+    # 1) 假装这是从 Excel 导出的赛题数据：带文本列、带缺失、带两个录入错误
+    df = pd.DataFrame(
+        {
+            "city": ["A", "B", "C", "D", "E", "F"],
+            "gdp": [1000.0, 1100.0, np.nan, 1300.0, 1400.0, 9999.0],
+            "pop": [10.0, 11.0, np.nan, np.nan, 20.0, 15.0],
+            "notes": ["ok", "ok", np.nan, "ok", np.nan, "异常"],
+        }
+    )
+
+    with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
+        path = Path(tmp) / "demo.csv"
+
+        # 2) 写盘再读回：load_table 按扩展名分派，.csv 会自动探测编码
+        mcm.data.save_table(df, path)
+        loaded = mcm.data.load_table(path)
+        print(f"读回 {loaded.shape[0]} 行 × {loaded.shape[1]} 列")
+
+        # 3) 缺失太多的行先删：缺失比例 > 0.5 的走人（4 列，阈值 0.5 -> 至少要 2 个非空）
+        kept = mcm.data.clean_missing(loaded, axis=0, threshold=0.5)
+        print(f"按缺失比例删行：{loaded.shape[0]} -> {kept.shape[0]}")
+
+        # 4) 剩下的缺失做填补。mean 只作用于数值列，notes 列原样保留缺失
+        filled = mcm.data.impute_missing(kept, method="mean")
+        print("填补后每列缺失数：", filled.isna().sum().to_dict())
+
+        # 5) 找离群点：只标不删，删不删由人决定
+        mask = mcm.data.detect_outliers(filled, method="iqr", k=1.5)
+        print("检出离群点：")
+        print(mask)
+        print(f"共 {int(mask.sum().sum())} 个；notes 列恒 False（非数值列不参与统计）")
+
+        # 6) 不删也能用：缩尾把极端值压到分位点上，而不是丢掉整行
+        w = mcm.data.winsorize(filled, lower=0.01, upper=0.99)
+        print(f"gdp 最大值 {filled['gdp'].max():.1f} -> 缩尾后 {w['gdp'].max():.1f}")
+
+    # TODO(L0)：stats.describe(filled[["gdp", "pop"]]) 还没实现，实现后在这里加一段描述统计。
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

examples/README.md

@@ -4,6 +4,9 @@
 
 > **当前状态**：这些脚本是**用法规格**，函数实现填好之前跑不通
 > （会抛 `NotImplementedError`）。实现顺序见 `docs/03-roadmap.md`。
+>
+> `00_quickstart.py` 与 `01_clean_and_describe.py` 用到的函数大多已实现，可以跑；
+> 两者末尾各有 `TODO(L0)`，等 `stats` / `viz` 补齐。
 
 | 文件 | 对应模块 | 覆盖的 L 档 |
 |---|---|---|