pandas.read_sas vs その他の方法
pandas.read_sas:SASデータファイルを読み込む
使用方法
import pandas as pd
# SASデータファイルを読み込む
df = pd.read_sas('data.sas')
# データフレームを確認
print(df.head())
引数
- filepath: 読み込む SAS データファイルのパス
- format: SAS データファイルのフォーマット
- 'xport': XPORT フォーマット
- 'sas7bdat': SAS 7BDAT フォーマット
- encoding: データファイルのエンコーディング
- chunksize: データファイルを読み込む際のチャンクサイズ
- iterator: データフレームをイテレータとして返すかどうか
オプション
- index: データフレームのインデックス列
- columns: 読み込む列名
- nrows: 読み込む行数
- skiprows: スキップする行数
例
# XPORT フォーマットの SAS データファイルを読み込む
df = pd.read_sas('data.xpt', format='xport')
# SAS 7BDAT フォーマットの SAS データファイルを読み込む
df = pd.read_sas('data.sas7bdat', format='sas7bdat')
# 最初の 10 行を読み込む
df = pd.read_sas('data.sas', nrows=10)
# 特定の列を読み込む
df = pd.read_sas('data.sas', columns=['col1', 'col2'])
詳細は、以下の Pandas ドキュメントを参照してください。
補足
- SAS データファイルにはさまざまなフォーマットがあります。読み込むファイルのフォーマットがわからない場合は、
file -info
コマンドを使用して確認できます。 - SAS データファイルがパスワードで保護されている場合は、
password
オプションを使用してパスワードを指定できます。 - Pandas はオープンソースの Python ライブラリです。インストールされていない場合は、
pip install pandas
コマンドを使用してインストールできます。
pandas.read_sas サンプルコード
基本的な読み込み
import pandas as pd
# XPORT フォーマットの SAS データファイルを読み込む
df = pd.read_sas('data.xpt')
# SAS 7BDAT フォーマットの SAS データファイルを読み込む
df = pd.read_sas('data.sas7bdat')
オプションの指定
# 最初の 10 行を読み込む
df = pd.read_sas('data.sas', nrows=10)
# 特定の列を読み込む
df = pd.read_sas('data.sas', columns=['col1', 'col2'])
# インデックス列を指定する
df = pd.read_sas('data.sas', index_col='id')
# データ型を指定する
df = pd.read_sas('data.sas', dtype={'col1': 'int64', 'col2': 'float64'})
チャンク処理
# データファイルが大きい場合、チャンク処理を使用して読み込む
def process_chunk(chunk):
# データ処理
for chunk in pd.read_sas('data.sas', chunksize=10000):
process_chunk(chunk)
イテレータの使用
# データフレームをイテレータとして返す
for df in pd.read_sas('data.sas', iterator=True):
# データ処理
パスワード保護されたファイル
# パスワードで保護された SAS データファイルを読み込む
df = pd.read_sas('data.sas', password='password')
圧縮されたファイル
# gzip 圧縮された SAS データファイルを読み込む
df = pd.read_sas('data.sas.gz', compression='gzip')
pandas.read_sas 以外の方法
SAS から CSV 形式で出力する
SAS でデータファイルを開き、CSV 形式で出力します。出力された CSV ファイルを Pandas で読み込むことができます。
SAS コード例
data work.data;
set sashelp.cars;
run;
proc export data=work.data
outfile='data.csv'
delimiter=','
replace;
run;
Python コード例
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
SAS から羽根突き形式で出力する
SAS でデータファイルを開き、羽根突き形式で出力します。出力された羽根突き形式のファイルを Pandas で読み込むことができます。
SAS コード例
data work.data;
set sashelp.cars;
run;
proc print data=work.data
ods output listing;
run;
Python コード例
import pandas as pd
with open('data.lst', 'r') as f:
data = f.readlines()
df = pd.read_fwf(data, columns=['col1', 'col2', ...])
pyreadstat を使用する
pyreadstat
は、さまざまな統計データ形式を読み込む Python ライブラリです。SAS データファイルも読み込むことができます。
インストール
pip install pyreadstat
コード例
import pyreadstat
df = pyreadstat.read_sas('data.sas')
その他のライブラリを使用する
他にも、sas7bdat
や xport
などの SAS データファイルを読み込む Python ライブラリがあります。
どの方法を選択するべきかは、データファイルのサイズ、フォーマット、処理速度などの要件によって異なります。
- データファイルが小さく、シンプルなフォーマットの場合は、
pandas.read_sas
を使用するのが最も簡単です。 - データファイルが大きい場合は、チャンク処理を使用して読み込むか、SAS から CSV 形式で出力する方法を選択すると良いでしょう。
- 特殊なフォーマットの SAS データファイルの場合は、
pyreadstat
などのライブラリを使用する必要があります。
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回答:pandas.tseries.offsets.WeekOfMonth.base 属性は、WeekOfMonth オフセットの基本となるオフセットを返す属性です。この属性は、オフセットの構成を確認したり、異なるオフセットを比較したりする際に役立ちます。
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