国家的数据未经处理。

在处理国家的数据时，可以使用编程语言来进行数据处理。以下是使用Python编程语言进行数据处理的示例代码：

# 导入所需的库
import pandas as pd

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('country_data.csv')

# 进行数据处理操作，例如去除空值、重复值等
cleaned_data = data.dropna()  # 去除空值
cleaned_data = cleaned_data.drop_duplicates()  # 去除重复值

# 对处理后的数据进行进一步操作，例如计算平均值、排序等
average_value = cleaned_data['value'].mean()  # 计算平均值
sorted_data = cleaned_data.sort_values('value', ascending=False)  # 按值排序

# 输出处理后的数据
print(cleaned_data)
print('平均值:', average_value)
print(sorted_data)

在这个示例中，假设原始数据保存在名为"country_data.csv"的文件中。首先，使用pandas库的read_csv函数读取原始数据。然后，可以根据需求进行数据处理操作，例如去除空值和重复值。接下来，可以根据需要进行进一步的数据操作，例如计算平均值、排序等。最后，使用print语句输出处理后的数据。

请注意，这只是一个示例代码，实际的数据处理操作可能会根据具体的需求而有所不同。