一、测试对象和数据源确定
数据测试的主要内容之一是确定测试对象和数据源。测试对象可以是数据表、数据文件、数据库等等。在确定测试对象时需要关注数据的完整性、准确性、一致性、规范性、唯一性等方面的要求。数据源可以是测试数据生成器、数据库、文件、API等等。
在确定数据源时还需要考虑数据的可访问性、安全性、有效性等方面的问题。
//示例代码：
//通过sql查询获取测试数据
SELECT * FROM users WHERE age BETWEEN 18 AND 30;
//通过API获取测试数据
import requests
url = 'http://api.example.com/users'
params = {'age': '18-30'}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
二、数据准备和清洗
数据准备和清洗是数据测试中非常重要的一个环节。数据准备就是制定数据测试计划，生成测试数据，包括负面测试和边界测试等。而数据清洗则是对测试数据进行数据清洗处理，使得测试数据符合测试需求。
数据清洗的内容主要包括去重复、去除缺失值、去除离群值、格式转换等。
#示例代码：
#去重复处理
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_deduped = df.drop_duplicates()
#处理缺失值
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_cleaned = df.dropna()
#处理离群值
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_cleaned = df[df['score'] <= 100]
#格式转换
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_new = df.astype({'age': float, 'income': int})
三、数据验证和检查
数据验证和检查是数据测试中最关键的环节之一。它主要是对测试数据的正确性、一致性和可靠性进行验证和检查。
数据验证和检查的内容包括数据是否符合数据定义、数据是否有异常值、数据是否符合业务规则等。
//示例代码：
//检查数据是否符合数据定义
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
column_names = ['name', 'age', 'income', 'gender']
assert all([col in df.columns for col in column_names])
//检查数据是否有异常值
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_cleaned = df[df['age'] <= 120]
assert all([age <= 120 for age in df_cleaned['age']])
//检查数据是否符合业务规则
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_validated = df[(df['gender'] == 'Male') & (df['age'] >= 18) & (df['age'] <= 30)]
assert all([(gender == 'Male') and (18 <= age <= 30) for gender, age in zip(df_validated['gender'], df_validated['age'])])
四、数据分析和报告
数据分析和报告是数据测试的最后一步。它主要是对测试结果进行分析和报告，从而为后续的决策和优化提供依据。
数据分析和报告的内容包括测试指标的统计分析、数据可视化展示、测试结论和建议等。
//示例代码：
//测试指标的统计分析
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
mean_age = df['age'].mean()
median_income = df['income'].median()
//数据可视化展示
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('data.csv')
sns.histplot(df, x='age')
//测试结论和建议
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df_validated = df[(df['gender'] == 'Male') & (df['age'] >= 18) & (df['age'] <= 30)]
n_valid_entries = len(df_validated)
n_total_entries = len(df)
conclusion = f'The percentage of valid entries is {n_valid_entries/n_total_entries:.2%}, which meets the requirement. We suggest increasing the range of age for the next test round.'
