feat(data): detect_outliers 收尾（文本列恒 False）+ 补测试与文档

实现（用户本人写 + Codex 轻度收尾）：
- 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（用户定的语义），docstring Notes 补上这条
- 删掉死代码 data=data.copy()：下面的 to_frame()/pd.DataFrame() 本就返回新对象，
  函数全程只读 data，白复制一份；且它排在类型分派之前，会把错误入参的报错
  从 ValueError 变成 AttributeError
- 删掉那行死代码后 pyright 反而暴露 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 cast 成 DataFrame
  按运行时真值收窄（详见 docs/04-environment.md 坑 8）

测试：
- 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"整表无数值列"边界
- 58 passed / 2 xfailed  ->  60 passed / 1 xfailed；ruff 0；pyright 0
- 仅剩 1 条 xfail：impute_missing 的 mode 分支就地改调用方的表（要选语义，留给用户）

文档：
- STATUS.md：L0 5/12、验证结果表、下一步重写、新增决策 32（非数值列恒 False）
- docs/04-environment.md：新增坑 8（pandas 存根让 df[Index] 退化成 Series，及三种无效修法）
- docs/dev/personal-pitfalls.md：只追加第 8 条（限制掩码 ≠ 限制统计量）
- CHANGELOG.md：本轮变更

CHANGELOG.md

@@ -83,15 +83,27 @@
   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）。
 
 ### Notes
-- `detect_outliers` 原有三个 bug，现已修掉两个（threshold 范围校验挪进 `clean_missing`、
-  `is_series` / `is_ld_array` 提到类型转换**之前**），**只剩"文本列"这一处**：
-  `data.quantile()` 仍在全表上算，含文本列的赛题表一带就崩。
-  这一处要**先定设计**（非数值列返回全 `False`，还是只对数值列给掩码），
-  所以不在"轻度直接修"的范围内，留给用户本人写 —— 见 `STATUS.md`「下一步」第 1 条。
+- `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）。最后一条 `xfail` 已按 XPASS 信号摘掉。
+  **仍缺 S 档函数卡片**（`docs/algorithms/`）与 `examples/` 最小用法 —— 见 `STATUS.md`「下一步」第 1/4 条。
 - `impute_missing` 的 mode 分支会**就地修改**调用方的 DataFrame，其余四个分支都返回新表。
-  同样属于"要选语义"，留给用户本人写 —— 见 `STATUS.md`「下一步」第 3 条。
+  同样属于"要选语义"，留给用户本人写 —— 见 `STATUS.md`「下一步」第 2 条。
 - 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。

STATUS.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 **第二阶段（进行中）**：按 `docs/03-roadmap.md` 的 L0 → L1 顺序**逐个实现函数**，
 用户本人写 `src/`、Codex 负责审查 + `tests/`（决策 25）。
-当前 4/12：`Result`、`get_rng`/`set_seed`、`load_table`/`save_table`、`clean_missing`。
+当前 5/12：`Result`、`get_rng`/`set_seed`、`load_table`/`save_table`、`clean_missing`、`detect_outliers`。
 
 ## 任务清单
 
@@ -95,15 +95,23 @@
       - `threshold` 用 `math.ceil` 算 `min_non_na`：3 列、阈值 0.5 时必须是 2，
         写 `int()` 截断会漏删
       - 顺手落地兄弟函数 `impute_missing` / `winsorize`（原属 L1）
-- [ ] **待收尾：** `detect_outliers` 只剩"文本列"1 处，且要先定设计（见「下一步」第 1 条）
-- [ ] 剩余 8 项：`detect_outliers`（收尾）+ `normalize` `standardize` `describe`
-      `correlation_matrix` `bootstrap_ci` `monte_carlo` `save_figure`
+- [x] `data/clean.py` 的 `detect_outliers`（L0 第 5 项，S 档，**实现由用户本人写**）
+      - 语义由用户本人定：**非数值列不参与统计，掩码里恒 `False`**（见决策 32）
+      - 三轮修掉的 4 个 bug：`threshold` 范围校验放错函数、IQR 上界符号、
+        `is_series` / `is_ld_array` 判在类型转换之后（永远为 False）、文本列上算分位数直接崩
+      - 最后这轮的关键教训：**限制掩码 ≠ 限制统计量** —— 只把 `mask[numeric_cols] = ...`
+        收窄是不够的，`quantile()` / `mean()` / `std()` 也要一起收窄（见坑 8 / 个人易错点 8）
+      - 返回形状与输入同形；Series 进 Series 出（列名保留）、一维数组进一维布尔数组出
+      - 测试：`tests/test_data.py` 该函数共 11 条，含「全文本表返回全 False」这条边界
+- [ ] **待补：** `detect_outliers` 的 S 档函数卡片（`docs/algorithms/`）与 `examples/` 最小用法
+- [ ] 剩余 7 项：`normalize` `standardize` `describe` `correlation_matrix`
+      `bootstrap_ci` `monte_carlo` `save_figure`
 
 ### 验证结果
 
 | 检查 | venv | conda `mcm-toolkit` |
 |---|---|---|
-| `pytest` | 见下（单列） | **58 passed, 42 skipped, 2 xfailed** |
+| `pytest` | 见下（单列） | **60 passed, 42 skipped, 1 xfailed** |
 | `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 | — |
@@ -113,10 +121,10 @@
   （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）
-- 58 条通过 = 20 条公开 API 契约测试 + 11 条 `core` 行为测试 + 27 条 `data` 行为测试
-- 2 条 `xfail` 是**已知待修**的契约：`detect_outliers` 遇文本列、`impute_missing` 的 mode 就地改。
-  两者都**不是漏改，是设计没定**；修好后会自动变 XPASS，那时把 `xfail` 摘掉即可（决策 30）
-- 上一轮 5 条 `xfail` 正是靠这个 XPASS 信号确认修好并摘掉的
+- 60 条通过 = 20 条公开 API 契约测试 + 11 条 `core` 行为测试 + 29 条 `data` 行为测试
+- 只剩 1 条 `xfail`：`impute_missing` 的 mode 分支就地改调用方的表。
+  这条**不是漏改，是要选语义**；修好后会自动变 XPASS，那时把 `xfail` 摘掉即可（决策 30）
+- 累计 6 条 `xfail` 正是靠这个 XPASS 信号确认修好并摘掉的（本轮摘掉 1 条 + 撤销 1 条过严的判定）
 - 42 条 skip 是等实现的算法（`normalize` / `standardize` / `train_test_split` 等）
 - 三个 `.ps1` 通过 PowerShell AST 语法解析
 
@@ -127,8 +135,8 @@
       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 **4/12**（`Result`、`get_rng`/`set_seed`、`load_table`/`save_table`、`clean_missing`），其余按 `docs/03-roadmap.md` 的 L0 → L1 顺序推进；
-      详情见上面 E 节
+- [ ] L0 完成 **5/12**（`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
 - [ ] 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`。
@@ -172,22 +180,23 @@
 | 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 |
+| 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 |
 | 27 | base 里的 zstandard 残骸目录**改名禁用**，不删除、不重装 | 删掉不可逆；`pip install zstandard` 会给 base 塞一个 conda 记录里根本没有的包，下次 `conda update --all` 又要重新判断。改名后 `import` 变回正常 `ModuleNotFoundError`，pandas 自动跳过 |
 
 ## 下一步
 
-1. **收尾 `detect_outliers`**（`src/mcm_toolkit/data/clean.py`，只剩 1 处，且**要先定设计**）：
-   非数值列怎么办 —— 一律返回 `False`，还是只对数值列算掩码？
-   现在 iqr / zscore 两条分支都直接在**全表**上 `quantile()` / `mean()`，赛题表一带文本列就崩。
-   定完把它换成 `data[numeric_cols].quantile(...)`（`winsorize` 已按"只对数值列算"改好，可直接照抄），
-   并把 `tests/test_data.py::test_detect_outliers_survives_text_columns` 的 xfail 摘掉。
-2. **写 `detect_outliers` 的 S 档函数卡片**（`docs/algorithms/` 下，照 `docs/dev/function-card-template.md`）。
-   roadmap 要求 S 档先写卡片再写码 —— 这次是反着来的，所以三个 bug 都在"该想清楚"的地方翻车：
-   上界符号、布尔优先级、维度。卡片本身就是防这个的。
-3. 顺手把 `impute_missing` 的 mode 分支改成**返回新表**
+1. **写 `detect_outliers` 的 S 档函数卡片**（`docs/algorithms/` 下，照 `docs/dev/function-card-template.md`）。
+   roadmap 要求 S 档先写卡片再写码 —— `detect_outliers` 是反着来的，于是 bug 全翻在
+   "该想清楚"的地方：上界符号、布尔优先级、维度。卡片至少要把这几条钉住：
+   两种方法的数学定义与失效场景、非数值列为什么恒 `False`、`k` / `threshold` 默认值从哪来、
+   以及"只标不删"这个设计选择。
+2. 顺手把 `impute_missing` 的 mode 分支改成**返回新表**
    （现在就地改调用方的 DataFrame，和另外四个分支不一致；`data = data.copy()` 一行的事）。
-4. **下一个文件**：`data/transform.py` 的 `normalize` / `standardize`
+   注意它和 `detect_outliers` 恰好相反：那个函数全程只读，加 `copy()` 是纯浪费 ——
+   同一个 `copy()`，一处必须要、一处必须不要。
+3. **下一个文件**：`data/transform.py` 的 `normalize` / `standardize`
    （`tests/test_data.py` 里两条 skip 已就位；写之前先定 `method` 的取值集合与 `axis` 语义）。
-5. 每写完一个函数，在 `examples/` 里加一行最小用法。
-6. L0 跑通后，找一道真题（建议 2025 C）走完整流程，反向沉淀函数。
+4. 补齐 `examples/`：`Result`、`load_table`、`clean_missing`、`detect_outliers` 都还差一行最小用法
+   （roadmap §3.2 第 4 步）。
+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。

docs/04-environment.md

@@ -228,6 +228,51 @@ pythonVersion = "3.13"     # 不写就跟着 PATH 上那个 3.14 走
 **一句诊断口诀**：编辑器说"解析不到包"时，先跑 `pyright --verbose` 看它的
 `Search paths`，而不是先去 `pip install`。
 
+**坑 8 —— `df[Index]` 被 pyright 当成 `Series`，`.std()` 的结果于是被判成标量。**
+
+现象：`data/clean.py` 里
+
+```python
+numeric = data[numeric_cols]        # numeric_cols = df.select_dtypes(...).columns
+std = numeric.std()
+std = std.replace(0, np.nan)        # pyright: 无法访问类"float"的属性"replace"
+```
+
+运行时 `numeric` 明明是 DataFrame、`std` 明明是按列的 Series，pyright 却报这个错。
+
+原因：pandas 自带的类型注解里，`DataFrame.__getitem__` 只声明了「`Hashable` → `Series`」
+这一支。拿一个 `Index` 去索引时它挑中这个重载，`numeric` 就被推断成 `Series | DataFrame`；
+而 `Series.std()` 返回的是**标量**，两支一取并集就把 `float` 带了进来 —— `float` 当然没有
+`.replace`。用 `reveal_type` 一问就现原形：
+
+```text
+“numeric”的类型为“Series | Unknown | Self@DataFrame”
+“numeric.std(axis=0)”的类型为“Series | float | Unknown”
+```
+
+几个**没用**的修法（都实测过）：
+
+- `numeric.std(axis=0)` —— 接收方本身还是并集，重载照样解析成并集；
+- `data[list(numeric_cols)]` —— 不改变重载选择；
+- 把参数改由一个类型明确的 `frame` 局部变量承接 —— `frame` 确实干净了，
+  但 `frame[Index]` 还是同一个重载问题。
+
+有效的修法是**只在取列子表那一句上按运行时的真值收窄**：
+
+```python
+from typing import cast
+
+numeric = cast(pd.DataFrame, data[numeric_cols])
+```
+
+`cast` 零运行时开销，而且能把**下面所有行**留在类型检查范围内 —— 比在 `.replace` 那一行
+挂 `# pyright: ignore` 好：那样等于连带放弃后面每一行的检查。
+
+**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`。
+
+---
+
 ---
 
 ## 五、两套环境的实际版本（已对齐）

docs/dev/personal-pitfalls.md

@@ -114,3 +114,17 @@
   逐条问"这句话对每种类型都成立吗"；不成立的往后挪，
   挪进 `if isinstance(...)` 里面，让它只有对应的那一支能走到。
 - 首次：2026-10-02｜复发：0
+
+### 8. 改了一处，忘了同源的另一处
+
+- 现象：给 `detect_outliers` 加"文本列不参与"的修复时，只把**掩码写入**收窄到数值列
+  （`mask[numeric_cols] = ...`），却让 `data.quantile()` / `data.mean()` / `data.std()`
+  继续在全表上算。测试照样红 —— 文本列在**算统计量**那一步就崩了，跟掩码怎么写没关系。
+- 为什么会错：眼睛盯着"结果往哪放"（掩码），没回头问"这些数是从哪儿来的"。
+  同一份数据在函数里要过两道加工：**先出统计量（分位数 / 均值 / 标准差），再拿去比较**。
+  只把后一道收窄、前一道还是全表，等于没修。
+  修完测试报告里那条仍是 XFAIL，就是这个信号 —— 报告没变绿，说明根因没抓着。
+- 以后怎么防：修"某处不该参与计算"这类问题时，顺着数据从入到出**走一遍**，
+  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

src/mcm_toolkit/data/clean.py

@@ -8,7 +8,7 @@
 from __future__ import annotations
 
 import math
-from typing import Any, Literal
+from typing import Any, Literal, cast
 
 import numpy as np
 import pandas as pd
@@ -147,6 +147,9 @@ def detect_outliers(data: Any, method: Literal["iqr", "zscore"] = "iqr", **kwarg
     **只标不删**是刻意的：删点是有代价的判断，必须由人来做，
     并且要在论文里写清楚删了几个、依据是什么。
 
+    非数值列**不参与统计**，掩码里恒为 `False`：均值和分位数对文本没有意义，
+    但"这一列没有离群点"比"整张表算不出来"有用得多。
+
     Examples
     --------
     >>> mask = detect_outliers([1, 2, 3, 4, 100], method="iqr")
@@ -168,22 +171,29 @@ def detect_outliers(data: Any, method: Literal["iqr", "zscore"] = "iqr", **kwarg
     else:
         raise ValueError(f"不支持的方法:{method},仅支持'iqr'或'zscore'")
 
+    numeric_cols = data.select_dtypes(include=['number']).columns
+    mask = pd.DataFrame(False,index=data.index,columns=data.columns)
+    # 取列子表得到的一定是 DataFrame，但 pandas 的类型存根只声明了「Hashable -> Series」，
+    # pyright 于是把 numeric 当成 Series，再把 `.std()` 的返回当成标量、判 `.replace` 非法。
+    # 这里按运行时的真值显式收窄，让下面几行继续参与类型检查。
+    numeric = cast(pd.DataFrame, data[numeric_cols])
+
     if method == 'iqr':
-        Q1 = data.quantile(0.25)
-        Q3 = data.quantile(0.75)
+        Q1 = numeric.quantile(0.25)
+        Q3 = numeric.quantile(0.75)
         IQR = Q3 - Q1
         lower_bound = Q1 - k * IQR
         upper_bound = Q3 + k * IQR
 
-        mask = (data < lower_bound) | (data > upper_bound)
+        mask[numeric_cols] = (numeric < lower_bound) | (numeric > upper_bound)
 
     elif method == 'zscore':
-        mean = data.mean()
-        std = data.std()
+        mean = numeric.mean()
+        std = numeric.std()
 
         std = std.replace(0, np.nan)
-        z_scores = (data - mean) / std
-        mask = z_scores.abs() > threshold
+        z_scores = (numeric - mean) / std
+        mask[numeric_cols] = z_scores.abs() > threshold
 
     if is_series:
         return mask.iloc[:,0]

tests/test_data.py

@@ -238,14 +238,13 @@ def test_detect_outliers_rejects_unknown_method():
         detect_outliers([1.0, 2.0], method="bogus")  # type: ignore[arg-type]
 
 
-# ------------------- 契约先写进 docstring，实现逐条跟上（剩余 2 条 xfail）
+# ------------------- 契约先写进 docstring，实现逐条跟上（剩余 1 条 xfail）
 #
 # 这些用例写的是**文档里已经承诺的行为**。实现没跟上时用 xfail，让它们照样出现在
 # 报告里（显示成 x）；修好之后会自动变成 XPASS —— 看到 XPASS 就把 mark 摘掉。
 #
 # 已摘掉：threshold 范围校验、IQR 的 UnboundLocalError、(n,1) 形状、zscore 默认阈值、
-# winsorize 的文本列。剩下 2 条不是漏改，是**设计还没定**：
-#   - detect_outliers 遇到文本列返回什么（全 False？还是只对数值列算掩码？）
+# winsorize 的文本列、detect_outliers 的文本列。剩 1 条不是漏改，是**设计还没定**：
 #   - impute_missing 的 mode 分支该不该就地改调用方的表（其余分支都返回新表）
 
 
@@ -278,13 +277,25 @@ def test_detect_outliers_zscore_flags_planted_point():
     assert bool(mask[-1].all())
 
 
-@pytest.mark.xfail(reason="quantile 在全表上算，遇到文本列直接崩", strict=False)
 def test_detect_outliers_survives_text_columns():
-    """赛题表几乎都带文本列，分位数只能在数值列上算。"""
+    """赛题表几乎都带文本列：分位数只在数值列上算，文本列恒 False。"""
     from mcm_toolkit.data import detect_outliers
 
     df = pd.DataFrame({"city": ["a", "b", "c", "d"], "v": [1.0, 2.0, 3.0, 1000.0]})
-    assert int(np.asarray(detect_outliers(df)).sum()) == 1
+    mask = detect_outliers(df)
+    assert int(np.asarray(mask).sum()) == 1
+    assert not bool(np.asarray(mask["city"]).any())
+    assert bool(np.asarray(mask["v"]).any())
+
+
+def test_detect_outliers_all_text_frame_returns_all_false():
+    """整表没有数值列时不报错，返回全 False 掩码（语义：这一列没有离群点）。"""
+    from mcm_toolkit.data import detect_outliers
+
+    df = pd.DataFrame({"a": ["x", "y"], "b": ["z", "w"]})
+    mask = detect_outliers(df)
+    assert mask.shape == df.shape
+    assert not bool(np.asarray(mask).any())
 
 
 def test_winsorize_survives_text_columns():