feat(stats): describe 落地，修掉一个静默填 NaN 的 bug（L0 8/12）

src/stats/descriptive.py 由用户本人实现，这里做审查 + 代修。

describe:
- 真 bug：df_num.describe().T 把表转反（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
  missing / missing_ratio / skewness / kurtosis 四行整行填成 NaN（静默丢数据）；
  weights 分支则报 cannot set a row with mismatched columns。去掉 .T 一处修好三件事
- 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

zscore: 修 RET505；docstring 补齐；DataFrame 取列处按坑 8 用 cast 收窄
coefficient_of_variation: 均值为 0 改抛 ValueError（取值问题不是类型问题）；
  空数组提前报错（原先静默 nan + RuntimeWarning）；错别字与文案修正

tests: 去掉 test_stats.py 的模块级 pytestmark —— 它把 6 条测试全部跳过（含已实现的
  describe），正是决策 26 要禁的写法。改为逐条 skip 未实现的 5 条，并新增 20 条用例。

验证：pytest 102 passed / 39 skipped（原 82/40）；ruff All checks passed；pyright 0 errors。
examples/01_clean_and_describe.py 填掉 TODO(L0)，实测 exit 0。

docs: STATUS.md L0 8/12 + 决策 35/36 + 三处待拍板口径；CHANGELOG 记录；
      personal-pitfalls 追加第 11 条（pandas 对不齐就静默填 NaN）

docs/dev/personal-pitfalls.md

@@ -159,3 +159,21 @@
   才在**最小范围**加 `# type: ignore[具体错误码]`；裸 `# type: ignore` 会连带关掉后面所有行
   （更好的写法见 `docs/04-environment.md` 坑 8 的 `cast`）。
 - 首次：2026-10-02｜复发：0
+
+### 11. pandas 对不齐就静默填 NaN，不报错
+
+- 现象：`describe` 里为了"行 = 变量、列 = 指标"多做了一次 `.T`，然后
+  `table.loc["missing"] = df_num.isna().sum()`。跑起来**一声不响**，表里却多出四行
+  **全 NaN**（`missing` / `missing_ratio` / `skewness` / `kurtosis`）。
+  `.loc[新行标签] = Series` 是按**列名**对齐的：Series 的索引是变量名、表的列名是
+  指标名，两边**没有一个交集**，pandas 于是把整行填成 NaN —— 不抛异常。
+  同一个 `.T` 让 `weights` 分支换成 ndarray 后反而直接报
+  `ValueError: cannot set a row with mismatched columns` —— 那个报错才是救命的。
+- 为什么会错：脑子里想的是"给这一行赋值"，pandas 做的是"按标签对齐再赋值"。
+  对齐失败在 pandas 里是**合法结果**（就是缺失），不是错误 —— 它不会替你判断
+  "这次对齐失败是不是手滑"。
+- 以后怎么防：① 往表里加一行前，先确认 Series 的索引 == 目标轴的标签（列名），
+  拿不准就 `print(list(series.index))` 对着 `list(table.columns)` 看一眼；
+  ② 新加的行/列**立刻断言不是全 NaN**，别只看"代码跑过去了"；
+  ③ 记住这次的信号差异：长度不对（ndarray）会报错，Series **不会** —— 后者更危险。
+- 首次：2026-10-03｜复发：0