feat(data): transform.py 四个函数落地；补 18 条测试、清 5 条 ruff

实现（用户本人写）：
- normalize（minmax / vector / max，三种都按列）+ feature_range 校验 + 常量列不出 nan
- standardize（按列，ddof 真的传下去）+ 类型守卫
- log_transform（offset=None 时自动取 1 - min(x)，保证 x + offset >= 1）+ 类型守卫
- one_hot_encode（自动识别对象列 / 指定列 / drop_first）
- data/ 下的 L0 至此结清（L0 7/12）

Codex 的轻度修复（不改接口与语义）：
- 清掉 5 条 ruff：RET503 / F541 / RET504 / RET505 / SIM108
- supported_method 与 feature_range 的校验提到 np.asarray 之前（守卫集中开头）
- 修掉说反的报错文案（条件是要求下界 < 上界，原文写"上界必须小于下界"）
- one_hot_encode 自动识别时显式加上 str / string：只写 object 在 pandas 3 上是弃用路径，
  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：
- 新写 18 条（transform 段），其中两条是把原先挂着的 skip 转为实跑 ——
  normalize / standardize 的实现此前一条测试都没跑到（详见个人易错点 9）
- 82 passed / 40 skipped / 0 xfailed；ruff 0；pyright 0

文档：
- STATUS.md：E 节 + 验证表（122 条用例分布）+ 下一步重写（transform 待定的 4 个口径）+ 决策 34
- docs/04-environment.md：新增坑 9（pandas 3 的 str dtype 与 select_dtypes 弃用路径，含实测对照表）
- docs/dev/personal-pitfalls.md：只追加第 9 条（实现写完但测试还挂 skip，绿灯是假的）
- CHANGELOG.md：本轮变更 + 记录 transform 待定的 4 个口径

CHANGELOG.md

@@ -33,6 +33,11 @@
 - `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）。
 
 ### Changed
 - `core.get_rng` / `core.set_seed`：实现（L0 第 2 项）。`get_rng` 收 `int` / `np.integer` /
@@ -105,6 +110,19 @@
 - `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。
 
 
 ### Notes
@@ -112,6 +130,12 @@
   `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` 还有 **4 个口径待定**，所以四个函数的 docstring 里 `Parameters` / `Returns` /
+  `Raises` 都还空着（§4.7 硬要求）：① 三个函数的入参类型策略不一致 —— `normalize` 没有守卫，
+  `normalize('abc')` 抛 numpy 的 `ValueError`、`normalize(None)` **静默返回 NaN**；
+  ② 要不要收 `DataFrame`（`normalize` 收但丢列名、`standardize` 直接 `TypeError`）；
+  ③ 显式 `offset` 没校验，`log_transform(x, offset=-10.0)` 静默返回 NaN；
+  ④ 常量列行为已被测试钉住（决策 34）但没写进 docstring。见 `STATUS.md`「下一步」第 1/2 条。
 - 已实现函数的 `examples/` 最小用法仍不全：`00_quickstart.py` 要等 `stats` / `viz`，
   `Result` 的用法届时并进去。见 `STATUS.md`「下一步」第 3 条。
 - 已知缺口：

STATUS.md

@@ -112,14 +112,26 @@
         接受 `DataFrame` / `Series` / `list` / `tuple` / `ndarray`，`dict` 不再接受（决策 33）
 - [x] `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，实测可直接跑通
-- [ ] 剩余 7 项：`normalize` `standardize` `describe` `correlation_matrix`
+- [x] `data/transform.py` 的四个函数（**由用户本人实现**）：`normalize` / `standardize`（L0 第 6、7 项）、
-      `bootstrap_ci` `monte_carlo` `save_figure`
+      `log_transform` / `one_hot_encode`（原属 L1，顺手写了）
+      - `normalize`：三种 method（`minmax` / `vector` / `max`）都**按列**；`feature_range` 校验下界 < 上界；
+        常量列压到下界而不出 nan（决策 34）
+      - `standardize`：按列，`ddof` 真的传下去 —— 测试用解析关系钉住
+        （`ddof=0` → std 恰为 1；`ddof=1` → `sqrt((n-1)/n)` = 0.866）
+      - `log_transform`：`offset=None` 时自动取 `1 - min(x)`，保证 `x + offset >= 1`
+      - `one_hot_encode`：自动识别的 dtype 集合已显式补上 `'str'` / `'string'`（见坑 9）
+      - Codex 清掉 5 条 ruff（RET503 / F541 / RET504 / RET505 / SIM108），并把 `feature_range`
+        的两条校验提到 `np.asarray` **之前**、修掉说反的报错文案（条件是"下界必须小于上界"）
+      - 测试：**新写 18 条**，其中两条是把原先挂着的 `skip` 转为实跑 —— 见 `tests/test_data.py` 的 transform 段
+- [ ] **待定：** `transform` 的 4 个口径问题（入参类型策略、要不要收 `DataFrame`、
+      显式 `offset` 的校验、常量列写进 docstring）—— 见「下一步」第 1/2 条
+- [ ] 剩余 5 项：`describe` `correlation_matrix` `bootstrap_ci` `monte_carlo` `save_figure`
 
 ### 验证结果
 
 | 检查 | venv | conda `mcm-toolkit` |
 |---|---|---|
-| `pytest` | 见下（单列） | **64 passed, 42 skipped（0 xfail）** |
+| `pytest` | 见下（单列） | **82 passed, 40 skipped（0 xfail）** |
 | `import mcm_toolkit` | 0.0.1 / 16 项 | 0.0.1 / 16 项 |
 | `ruff check` | All checks passed | **All checks passed**（0 error） |
 | `scripts/doctor.ps1` | 跑通 | — |
@@ -129,11 +141,13 @@
   （修配置之前是 17 errors，全是"无法解析导入 numpy / pandas"，见决策 29 与
   `docs/04-environment.md` 坑 7）
 - base 亦已复核：numpy 2.4.6 / scipy 1.18.1 / pandas 3.0.6（与两套环境一致）
-- 64 条通过 = 20 条公开 API 契约测试 + 11 条 `core` 行为测试 + 33 条 `data` 行为测试
+- **122 条用例：82 passed / 40 skipped**。收集数按文件：`test_data.py` 52、`test_api_surface.py` 20、
+  `test_core.py` 15、`test_solve.py` 9、`test_viz.py` 8、`test_decision.py` 7、`test_stats.py` 6、
+  `test_models.py` 5
 - **`xfail` 清零**：累计 7 条"契约已写进 docstring、实现没跟上"的用例全部转正，
   决策 30 那套信号（XPASS → 摘 mark）跑完了一个完整闭环
 - `examples/01_clean_and_describe.py` 实测跑通（exit 0）；`00_quickstart.py` 仍等 `stats` / `viz`
-- 42 条 skip 是等实现的算法（`normalize` / `standardize` / `train_test_split` 等）
+- 40 条 skip 是等实现的算法（`train_test_split`、`describe`、`bootstrap_ci`、`monte_carlo` 等）
 - 三个 `.ps1` 通过 PowerShell AST 语法解析
 
 ### ⚠️ 需要注意 / 遗留
@@ -143,8 +157,9 @@
       只差 Python 补丁号（3.13.9 vs 3.13.15）。详见 `docs/04-environment.md` §5。
 - [x] ~~Gitea 远程尚未配置~~ → **已配置并推送完成**，见上面 D 节与决策 19/20。
       note：仓库当前是 **Public**（匿名 `git ls-remote` 可读），要改私有去 Gitea 仓库设置。
-- [ ] L0 完成 **5/12**（`Result`、`get_rng`/`set_seed`、`load_table`/`save_table`、`clean_missing`、
+- [ ] L0 完成 **7/12**（`Result`、`get_rng`/`set_seed`、`load_table`/`save_table`、`clean_missing`、
-      `detect_outliers`），其余按 `docs/03-roadmap.md` 的 L0 → L1 顺序推进；详情见上面 E 节
+      `detect_outliers`、`normalize`、`standardize`），其余按 `docs/03-roadmap.md` 的 L0 → L1 顺序推进；
+      详情见上面 E 节
 - [ ] 本机 `exec_command` 在沙箱模式下**完全不可用**
       （`helper_unknown_error: setup refresh had errors`），只有提权
       （`require_escalated`）模式可用。沙箱模式只允许写 `D:\MCM&ICM_Toolkit`。
@@ -188,6 +203,7 @@
 | 30 | 已知待修的契约用 `@pytest.mark.xfail(strict=False)`，不用 skip | skip 会让"契约还没写"和"写了但实现有问题"混在一起，5 条 skip 曾把 `clean.py` 的 bug 全藏住。xfail 照样进报告，修好后自动变 XPASS，是"修好了"的信号，而且 XPASS 不失败，不会卡住提交 |
 | 29 | 静态分析器钉死到工作区 `.venv`，并把 base 的 site-packages 用 `.pth` 链进去 | pyright / Pylance **不认** `pyvenv.cfg` 的 `include-system-site-packages`，`.venv` 自己只有 `pip`；不钉的话它们会去 PATH 上找 python，本机 PATH 上那个是 Codex 运行时的 3.14 shim，没有科学栈，于是报"无法解析导入"。`.pth` 是唯一被 pyright 认的转发手段 |
 | 28 | 不启用 ruff 的 preview 规则集 | `E302`（函数间要 2 个空行）在 ruff 0.16 里是 preview 规则，`select = ["E"]` 默认**不包含**它——所以少一个空行 ruff 照样报 "All checks passed"。行数空行得自己盯，别指望 lint |
+| 34 | 常量列（`max == min`）不定区间也不崩：`normalize` 压到 `feature_range` 下界，`standardize` 给 0 | 除零必须有个确定的答案，不能出 nan / inf。给 0 与 `sklearn` 的 `MinMaxScaler` / `StandardScaler` 一致（sklearn 把常量列的 scale 设为 1，结果就是 0），换库不换结论。行为已由 `test_normalize_constant_column_stays_finite` 与 `test_standardize_constant_column_stays_finite` 钉住 |
 | 33 | `detect_outliers` 只接受 `DataFrame` / `Series` / `list` / `tuple` / `ndarray`，`dict` 一律 `TypeError` | §4.7 要求非法类型抛 `TypeError` 而非静默兜底。`dict` 以前能"碰巧"被 `pd.DataFrame()` 转成表，但那不是文档承诺的形状，静默接受会让调用方以为传什么都行；`tuple` 则补进文档与 `is_ld_array`，与 `list` 同等对待 |
 | 32 | `detect_outliers` 对非数值列恒返回 `False`（既不跳过也不报错） | **用户本人在两条路里选的**。跳过会让 docstring 里"与原数据同形"变成谎话（形状对不上，没法按位置对回原表）；报错则让一张带 `city` 列的真题表直接不可用。`False` 的读法是"这一列没有离群点"，对文本列是最不坏的解释，也让整表能一次跑完 |
 | 31 | Codex 可**直接改** `src/` 的范围：纯 bug（不改接口与语义）、格式、死代码 | 决策 25 说实现归用户，但"能跑"是底线：`winsorize(pd.Series)` 因 `select_dtypes` 在 `Series` 上不存在而直接崩、测试变红，这种必须当场修。凡是要**选一个语义**的（文本列返回什么、mode 要不要就地改）一律留给用户本人，Codex 只把选项和影响列清楚 |
@@ -195,17 +211,19 @@
 
 ## 下一步
 
-1. **`data/transform.py` 的 `normalize` / `standardize`**（用户本人开始写）
+1. **`transform.py` 还剩 4 个口径要你拍板**（都要落到 docstring 的 `Raises` / `Notes` 里）：
-   - 签名已经定好（`normalize(x, method="minmax", feature_range=(0.0, 1.0))`、
+   - **入参类型策略三个函数不一致**：`standardize` / `log_transform` 有守卫，只收
-     `standardize(x, ddof=0)`），动手前只需要定两件事：`normalize` 的 `method` 取值集合
+     `int/float/list/tuple/ndarray/Series`；`normalize` 没有，全靠 `np.asarray` 自己崩 ——
-     （默认 `"minmax"`；要不要再放 `"maxabs"` / `"robust"`？YAGNI 的话就只留 `"minmax"`）、
+     `normalize('abc')` 抛 numpy 的 `ValueError`（不是 §4.7 要的 `TypeError`），
-     以及 `axis` 语义 —— 赛题里几乎总是**按列**，那就明确默认按列，别留模糊。
+     `normalize(None)` 更糟：**静默返回 NaN**。建议照 `standardize` 的元组抄一份守卫，三处统一。
-   - 注意 `standardize` 的 `ddof=0` 与 `detect_outliers` 里 pandas 默认的 `ddof=1` 不一致，
+   - **要不要收 `DataFrame`**：`normalize(df)` 现在能跑，但返回 ndarray、**列名丢了**；
-     两处都要在 docstring 里写明，否则以后对不上账（见 `docs/algorithms/detect_outliers.md` §5）。
+     `standardize(df)` 直接 `TypeError`。`load_table` 出来的就是 DataFrame，
-   - `tests/test_data.py` 里两条 skip 已就位（`test_normalize_minmax_range`、
+     建议三个函数都收 DataFrame、按列处理、并保持 DataFrame 返回（列名留着才好回填原表）。
-     `test_standardize_has_zero_mean_unit_std`）。
+   - **显式 `offset` 没校验**：`log_transform(x, offset=-10.0)` 静默返回 NaN（`np.log` 负数 + RuntimeWarning）。
-2. `stats.describe` + `data/transform.py` 的 `log_transform` / `one_hot_encode`
+     要么校验（`x + offset <= 0` 就抛 `ValueError`），要么在 docstring 里写清"由调用方保证"。
-   （`examples/01_clean_and_describe.py` 末尾的 `TODO(L0)` 就等 `describe`）。
+   - **常量列行为写进 docstring**：行为已被测试钉住（决策 34），但 docstring 还是空白。
-3. 补齐 `examples/00_quickstart.py`：它要等 `stats` / `viz`；`Result` 的用法届时一并写进去。
+2. 四个函数的 docstring 都缺 `Parameters` / `Returns` / `Raises`（§4.7 硬要求）。
-4. 每写完一个函数：docstring（§4.7 全套）+ 一条 pytest + `examples/` 一行用法 + 更新 `STATUS.md`。
+   上面 4 点定了之后一次补齐 —— 现在补也会因为口径未定而要返工。
-5. L0 跑通后，找一道真题（建议 2025 C）走完整流程，反向沉淀函数。
+3. `stats.describe` + `stats` 其余函数：`examples/00_quickstart.py` 与
+   `examples/01_clean_and_describe.py` 末尾的 `TODO(L0)` 都在等它。
+4. L0 跑通后，找一道真题（建议 2025 C）走完整流程，反向沉淀函数。

docs/04-environment.md

@@ -271,6 +271,37 @@ numeric = cast(pd.DataFrame, data[numeric_cols])
 **一句诊断口诀**：pyright 说某行"属性不存在"、但运行时确实能跑，先 `reveal_type(...)`
 把真实推断打出来，看并集里混进了什么，别急着加 `# type: ignore`。
 
+**坑 9 —— pandas 3 起字符串列的 dtype 是 `str`，`select_dtypes(include=["object"])` 已走弃用路径。**
+
+现象：`one_hot_encode` 自动识别类别列时只写了 `['object', 'category']`，
+功能看起来正常，但**每次调用都发一条 `Pandas4Warning`**，而且 warning 里写着这个行为
+"will be removed in a future version"。
+
+```text
+For backward compatibility, 'str' dtypes are included by select_dtypes when 'object'
+dtype is specified. This behavior is deprecated and will be removed in a future version.
+```
+
+原因：pandas 3 起字符串列的 dtype 是 `str`（不再是 `object`）。当前版本为了向后兼容
+仍然把 `str` 列算进 `object`，但那是**过渡行为**。等它真的移除，`include=['object']`
+会一列都选不中 —— 那时 `one_hot_encode(df)` 会**静默**返回未编码的原表，
+不报错、不告警，是最难查的那类错。
+
+实测（本机 pandas 3.0.6）：
+
+| 写法 | 选中 | 告警 |
+|---|---|---|
+| `include=['object', 'category']` | ✅ | **1 条** |
+| `include=['object', 'category', 'str', 'string']` | ✅ | 0 |
+| `include=['str', 'string']` | ✅ | 0 |
+
+修法：把 `'str'` / `'string'` 显式写进 `include`（这也是 pandas 官方迁移指南推荐的写法，
+同时兼容 pandas 2 与 3）。配套测试用 `warnings.catch_warnings(record=True)` 断言
+**一条告警都不该有**，这样以后 pandas 再收紧行为时会立刻变红，不会静默。
+
+**一句诊断口诀**：`select_dtypes` 选不中东西时，先 `print(df[col].dtype)` 看真实 dtype，
+别照着记忆里的 `object` 写。
+
 ---
 
 ---

docs/dev/personal-pitfalls.md

@@ -128,3 +128,17 @@
   把该收窄的地方一次列全，别改完第一处就收手；
   并且以测试信号（XFAIL → XPASS）为准，别以"我改的那一行看起来对了"为准。
 - 首次：2026-10-02｜复发：0
+
+### 9. 实现写完了，测试还挂着 skip —— 绿灯是假的
+
+- 现象：`transform.py` 四个函数都写完了，`pytest` 一片绿（`64 passed`），
+  但 `test_normalize_minmax_range` / `test_standardize_has_zero_mean_unit_std` 两条
+  还挂着 `@pytest.mark.skip(reason=_NOT_IMPLEMENTED)` —— 新代码**一条测试都没跑到**。
+  顺带还漏掉一个真错：`normalize` 少了兄弟函数都有的类型守卫，`normalize(None)` 静默返回 NaN。
+- 为什么会错：`skip` 是"还没写"的意思，写完实现后该由**写的人**把它摘掉；
+  但摘 mark 这个动作不在"写函数"的肌肉记忆里，跑一次 `pytest` 看到全绿就以为收工了。
+  这是决策 26 埋下的反面：逐条 skip 比模块级 skip 精确，但**数量得自己盯**。
+- 以后怎么防：每次写完实现，用 `pytest -q -rs`（或 `--collect-only`）**核对 skip 条数掉没掉**；
+  条数没变就说明实现没被验证过。另一个信号是 `pytest --collect-only` 的收集数 ——
+  新写的测试没进收集列表，就是名字或位置不对。
+- 首次：2026-10-02｜复发：0

src/mcm_toolkit/data/transform.py

@@ -10,6 +10,9 @@ from __future__ import annotations
 
 from typing import Any
 
+import numpy as np
+import pandas as pd
+
 __all__ = ["log_transform", "normalize", "one_hot_encode", "standardize"]
 
 
@@ -33,14 +36,53 @@ def normalize(x: Any, method: str = "minmax", feature_range: tuple[float, float]
     >>> normalize([1, 2, 3]).tolist()
     [0.0, 0.5, 1.0]
     """
-    # TODO(L0)
+    supported_method = ['minmax','vector','max']
-    raise NotImplementedError
+    if method not in supported_method:
+        raise ValueError(f"不支持的方法:{method},仅支持{supported_method}")
+
+    if method == 'minmax':
+        if not isinstance(feature_range, tuple) or len(feature_range) != 2:
+            raise TypeError(f"feature_range必须是形如(low, high)的二元组,你传入了{feature_range}")
+        if feature_range[0] >= feature_range[1]:
+            raise ValueError(f"feature_range的下界必须小于上界,你传入了{feature_range}")
+
+    arr = np.asarray(x,dtype=float)
+
+    if method == 'minmax':
+        x_min = np.min(arr, axis=0)
+        x_max = np.max(arr, axis=0)
+
+        x_range = x_max - x_min
+        x_range = np.where(x_range == 0, 1.0, x_range)
+
+        scaled = (arr - x_min) / x_range
+        return scaled * (feature_range[1] - feature_range[0]) + feature_range[0]
+
+    if method == 'vector':
+        norm = np.linalg.norm(arr, axis=0)
+        norm = np.where(norm == 0, 1.0, norm)
+        return arr / norm
+
+    # 上面已校验 method 合法，所以这里不必再写 elif，兜住仅剩的 'max'
+    x_max = np.max(arr, axis=0)
+    x_max = np.where(x_max == 0, 1.0, x_max)
+    return arr / x_max
 
 
 def standardize(x: Any, ddof: int = 0) -> Any:
     """标准化 `(x - mean) / std`，输出均值 0、标准差 1。"""
-    # TODO(L0)
+    if not isinstance(x, (int, float, list, tuple, np.ndarray, pd.Series)):
-    raise NotImplementedError
+        raise TypeError(f"输入必须为数值型、列表、numpy array 或 pandas Series,你传入了{type(x)}")
+
+    arr = np.asarray(x, dtype=float)
+
+    mean = np.mean(arr, axis=0)
+
+    std = np.std(arr, axis=0, ddof=ddof)
+
+    std = np.where(std == 0, 1.0, std)
+
+    return (arr - mean) / std
 
 
 def log_transform(x: Any, offset: float | None = None) -> Any:
@@ -48,11 +90,33 @@ def log_transform(x: Any, offset: float | None = None) -> Any:
 
     `offset=None` 时自动取 `1 - min(x)`（含 0 或负值时）保证定义域。
     """
-    # TODO(L1)
+    if not isinstance(x, (int, float, list, tuple, np.ndarray, pd.Series)):
-    raise NotImplementedError
+        raise TypeError(f"输入必须为数值型、列表、numpy array 或 pandas Series,你传入了{type(x)}")
+
+    arr = np.asarray(x, dtype=float)
+
+    if offset is None:
+        min_val = np.min(arr)
+        offset = 1.0 - min_val if min_val <= 0 else 0.0
+    return np.log(arr + offset)
 
 
 def one_hot_encode(data: Any, columns: list[str] | None = None, drop_first: bool = False) -> Any:
     """类别变量独热编码。"""
-    # TODO(L1)
+    if not isinstance(data, pd.DataFrame):
-    raise NotImplementedError
+        raise TypeError(f"data必须是 pandas DataFrame, 你传入了{type(data)}")
+
+    if columns is not None:
+        missing_cols = [col for col in columns if col not in data.columns]
+        if missing_cols:
+            raise ValueError(f"指定的列不存在于数据中:{missing_cols}")
+        cols_to_encode = columns
+    else:
+        # 'str' / 'string' 必须显式写上：pandas 3 起字符串列的 dtype 是 'str'，
+        # 只写 'object' 目前还能选中，但会发 Pandas4Warning，且官方声明未来移除该行为
+        # —— 到那天这里会**静默**一列都不编码，比报错难查得多。
+        object_like = ['object', 'category', 'str', 'string']
+        cols_to_encode = data.select_dtypes(include=object_like).columns.tolist()
+
+    return pd.get_dummies(data, columns=cols_to_encode, drop_first=drop_first)
+

tests/test_data.py

@@ -354,11 +354,11 @@ def test_impute_missing_mode_does_not_mutate_input():
     assert bool(df["a"].isna().any())
 
 
-# ------------------------------------------------- 以下为未实现算法（L0/L1 待写）
+# ------------------------------------------------------ data: transform
 
 
-@pytest.mark.skip(reason=_NOT_IMPLEMENTED)
 def test_normalize_minmax_range(rng):
+    """minmax 是**按列**压到 [0, 1]，不是整表压一次。"""
     from mcm_toolkit.data import normalize
 
     x = rng.normal(size=(50, 3))
@@ -367,7 +367,54 @@ def test_normalize_minmax_range(rng):
     assert np.allclose(out.max(axis=0), 1.0)
 
 
-@pytest.mark.skip(reason=_NOT_IMPLEMENTED)
+def test_normalize_minmax_doctest_values():
+    """docstring 里那个 Examples 就是规格，不能只有形似。"""
+    from mcm_toolkit.data import normalize
+
+    assert normalize([1, 2, 3]).tolist() == [0.0, 0.5, 1.0]
+
+
+def test_normalize_respects_feature_range():
+    from mcm_toolkit.data import normalize
+
+    out = np.asarray(normalize([1.0, 2.0, 3.0], feature_range=(-1.0, 1.0)))
+    assert np.allclose(out, [-1.0, 0.0, 1.0])
+
+
+def test_normalize_constant_column_stays_finite():
+    """常量列 max == min，不能出 nan / inf；固定压到 feature_range 的下界。"""
+    from mcm_toolkit.data import normalize
+
+    out = np.asarray(normalize([[2.0, 1.0], [2.0, 3.0], [2.0, 5.0]]))
+    assert np.allclose(out[:, 0], 0.0)
+    assert bool(np.isfinite(out).all())
+
+
+def test_normalize_vector_method_gives_unit_columns():
+    from mcm_toolkit.data import normalize
+
+    out = np.asarray(normalize([[3.0, 0.0], [4.0, 0.0]], method="vector"))
+    assert np.allclose(np.linalg.norm(out, axis=0), [1.0, 0.0])
+
+
+def test_normalize_max_method_scales_by_column_max():
+    from mcm_toolkit.data import normalize
+
+    out = np.asarray(normalize([[1.0, 10.0], [2.0, 20.0]], method="max"))
+    assert np.allclose(out, [[0.5, 0.5], [1.0, 1.0]])
+
+
+def test_normalize_rejects_bad_method_and_feature_range():
+    from mcm_toolkit.data import normalize
+
+    with pytest.raises(ValueError, match="bogus"):
+        normalize([1.0, 2.0], method="bogus")
+    with pytest.raises(ValueError, match="feature_range"):
+        normalize([1.0, 2.0], feature_range=(1.0, 0.0))
+    with pytest.raises(TypeError, match="feature_range"):
+        normalize([1.0, 2.0], feature_range=(0.0, 1.0, 2.0))  # type: ignore[arg-type]
+
+
 def test_standardize_has_zero_mean_unit_std(rng):
     from mcm_toolkit.data import standardize
 
@@ -377,6 +424,106 @@ def test_standardize_has_zero_mean_unit_std(rng):
     assert abs(out.std() - 1.0) < 1e-9
 
 
+def test_standardize_is_per_column(rng):
+    """按列标准化：每列各自均值 0、标准差 1。"""
+    from mcm_toolkit.data import standardize
+
+    x = rng.normal(size=(200, 3)) * [1.0, 10.0, 100.0] + [0.0, 50.0, -3.0]
+    out = np.asarray(standardize(x))
+    assert np.allclose(out.mean(axis=0), 0.0, atol=1e-12)
+    assert np.allclose(out.std(axis=0), 1.0, atol=1e-12)
+
+
+def test_standardize_honours_ddof():
+    """ddof 要真的传下去：ddof=0 才得到单位方差；ddof=1 时结果的 std = sqrt((n-1)/n)。
+
+    除以更大的样本标准差，结果自然更小 —— 所以 ddof=1 时 out.std() **小于** 1。
+    """
+    from mcm_toolkit.data import standardize
+
+    x = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
+    assert np.allclose(standardize(x, ddof=0).std(), 1.0)
+    assert np.allclose(standardize(x, ddof=1).std(), np.sqrt(3.0 / 4.0))
+
+
+def test_standardize_constant_column_stays_finite():
+    from mcm_toolkit.data import standardize
+
+    out = np.asarray(standardize([[2.0, 1.0], [2.0, 3.0]]))
+    assert np.allclose(out[:, 0], 0.0)
+    assert bool(np.isfinite(out).all())
+
+
+def test_standardize_rejects_bad_type():
+    from mcm_toolkit.data import standardize
+
+    with pytest.raises(TypeError):
+        standardize("abc")
+
+
+def test_log_transform_shifts_to_keep_domain():
+    """含 0 或负值时自动取 offset = 1 - min(x)，保证 log 的定义域。"""
+    from mcm_toolkit.data import log_transform
+
+    x = np.array([-5.0, 0.0, 5.0])
+    out = np.asarray(log_transform(x))
+    assert bool(np.isfinite(out).all())
+    assert np.allclose(out, np.log(x + 6.0))
+
+
+def test_log_transform_positive_data_needs_no_offset():
+    from mcm_toolkit.data import log_transform
+
+    assert np.allclose(log_transform([1.0, np.e]), [0.0, 1.0])
+
+
+def test_log_transform_rejects_bad_type():
+    from mcm_toolkit.data import log_transform
+
+    with pytest.raises(TypeError):
+        log_transform("abc")
+
+
+def test_one_hot_encode_auto_detects_text_columns_quietly():
+    """pandas 3 起字符串列的 dtype 是 'str'：要能选中，且不能走已弃用的 select_dtypes 路径。"""
+    import warnings
+
+    from mcm_toolkit.data import one_hot_encode
+
+    df = pd.DataFrame({"city": ["A", "B", "C"], "v": [1.0, 2.0, 3.0]})
+    with warnings.catch_warnings(record=True) as caught:
+        warnings.simplefilter("always")
+        out = one_hot_encode(df)
+
+    messages = [str(w.message) for w in caught]
+    assert not messages, f"自动识别不该产生任何告警，实际：{messages}"
+    assert "city_A" in out.columns
+    assert "v" in out.columns
+
+
+def test_one_hot_encode_explicit_columns_and_drop_first():
+    from mcm_toolkit.data import one_hot_encode
+
+    df = pd.DataFrame({"city": ["A", "B", "C"], "v": [1.0, 2.0, 3.0]})
+    out = one_hot_encode(df, columns=["city"], drop_first=True)
+    assert "city_A" not in out.columns
+    assert "city_B" in out.columns
+    assert "city_C" in out.columns
+
+
+def test_one_hot_encode_rejects_missing_column_and_non_frame():
+    from mcm_toolkit.data import one_hot_encode
+
+    df = pd.DataFrame({"city": ["A"], "v": [1.0]})
+    with pytest.raises(ValueError, match="nope"):
+        one_hot_encode(df, columns=["nope"])
+    with pytest.raises(TypeError):
+        one_hot_encode([1, 2, 3])
+
+
+# ------------------------------------------------- 以下为未实现算法（L0/L1 待写）
+
+
 @pytest.mark.skip(reason=_NOT_IMPLEMENTED)
 def test_train_test_split_sizes_and_no_overlap(rng):
     from mcm_toolkit.data import train_test_split