17、数据处理与分析：从标准化到深入探索

数据处理与分析：从标准化到深入探索

1. 代码仓库结构与数据测试

在数据处理和分析的工作中，合理的代码仓库结构至关重要。解释仓库的结构并提供数据文件的相关信息，能让仓库保持整洁，便于下载，同时也能让代码保持良好的结构。通过创建逻辑清晰的仓库结构，使用 README.md 和 .gitignore 文件，可以使项目文件夹更加有序，代码模块化，还能避免在仓库中存储大型数据文件或潜在的敏感数据（如数据库或登录数据）。

当我们完成代码的文档编写、脚本编写和组织后，就应该使用测试数据来编写一些测试，或者直接试用代码。这有助于确保我们实现了预期的功能，并且让代码定义更加清晰。因为我们编写数据清理脚本的一个原因就是为了能够复用它，所以使用新数据进行测试可以证明我们在代码标准化上所花费的时间和精力是值得的。

我们可以通过将刚刚编写的脚本应用到在联合国儿童基金会（UNICEF）网站上找到的类似数据来进行测试。具体操作如下：
1. 从仓库中获取 wm.csv 和 wm_headers.csv 文件，这些文件是津巴布韦UNICEF数据中关于女性调查的数据。
2. 在清理脚本中，将两个文件名修改为指向这两个女性调查数据文件。
3. 将调查类型改为 'wm' ，以便区分每组数据。

需要注意的是，女性数据集比男性数据集大得多。如果有未保存的数据，建议先保存并关闭其他程序，同时也可以开始考虑如何提高脚本的内存使用效率。

以下是测试数据是否成功导入的代码：