SAS学习——通过DATA步读取外部文本文件中的数据2

本文介绍了SAS在处理外部文本文件数据时的几种策略,包括missover、truncover和stopover选项的使用,如何在创建观测前测试条件,以及如何从单条或多条记录中创建观测。通过示例代码详细讲解了行保持符(@和@@)、行指针控制符(/和#n)的应用,帮助读者掌握SAS数据读取的高级技巧。

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1、SAS在为所有变量读到数据之前就遇到了输入行的末尾的情况进行处理。

使用INFILE语句的选项,指定missover、truncover或stopover选项,从而改变sas默认行为。

默认情况下选项为flowover,input语句会读入下一条记录到输入缓冲区中,给当前PDV中未赋值的变量赋值。

missover:当原始数据记录中的最后一个或多个字段没有值,并且希望SAS将对应的变量置为缺失值。

truncover:当输入缓冲区的数据长度少于当前变量要求的长度时,则将当前输入缓冲区中的数据赋值给PDV中的该变量。所有未赋值的变量置为缺失值。

stopover:当input语句在当前输入行找不到所有数据值时,sas会停止执行该data步。


2、在创建SAS数据集的观测前先测试条件是否成立。

在只需要读入部分满足条件的数据时,可能需要先读入部分变量值,判断这些变量值是否满足条件。

数据文件sales.dat内容如下,其中包括员工ID、部门、销售额和上次修改时间,现在只需要读取部门TSG的员工并创建数据集。

ET001 TSG $10000    01JAN2012

ET002        $12000    01FEB2012

ET003 TSG $25000    02MAR2012

ET004 CSG $16000    07SEP2012

示例代码:

data saslib.sales;
     infile extfiles(sales);
     input Dept $7-9 @
### Jupyter Notebook 读取 SAS 数据文件中文乱码解决方案 在处理 SAS 数据文件时,如果遇到中文内容无法正常显示或出现乱码的情况,通常是因为编码设置不当所致。以下是详细的分析和解决方案: #### 编码问题的原因 SAS 数据文件(通常是 `.sas7bdat` 或 `.xpt` 格式)可能采用特定的字符集存储数据[^1]。当使用 Python 的 `pandas` 库或其他工具加载这些文件时,默认情况下可能会忽略原始文件中的字符集信息,从而导致中文内容被错误解析。 #### 使用 `sas7bdat` 和 `pyreadstat` 解决方案 Python 提供了多种库来读取 SAS 文件并解决编码问题。以下是一些常用方法及其配置方式: 1. **使用 `sas7bdat` 库** 这是一个专门用于读取 `.sas7bdat` 文件的第三方库。可以通过安装该库实现基础的数据读取功能。 安装命令如下: ```bash pip install sas7bdat ``` 加载数据时需手动指定编码格式为 UTF-8 或 GBK(视具体需求而定)。示例如下: ```python from sas7bdat import SAS7BDAT with SAS7BDAT('data/sample.sas7bdat', skip_header=False, encoding='GBK') as reader: df = reader.to_data_frame() print(df.head()) ``` 2. **推荐使用 `pyreadstat`** 对于更复杂的场景,尤其是涉及元数据提取的任务,`pyreadstat` 是更好的选择。它不仅支持常见的 SAS 文件格式,还能够自动检测部分编码信息[^3]。 安装命令如下: ```bash pip install pyreadstat ``` 示例代码展示如何通过显式设定编码参数解决问题: ```python import pyreadstat df, meta = pyreadstat.read_sav('data/sample.sas7bdat', encoding="GBK") # 如果是 .sav 可改为 read_sav print(df.head()) ``` 需要注意的是,在某些特殊情况下,即使指定了正确的编码仍可能出现异常。此时可尝试调整目标编码至其他选项(如 UTF-8 或 ISO-8859-1),直至找到最匹配的结果。 #### Excel 打开 CSV 导致乱码的相关补充 虽然当前问题是关于 SAS 文件而非标准 CSV 文件,但如果后续计划将处理后的数据导出到 CSV 并用 Microsoft Excel 查看,则应特别留意保存时所选编码的影响[^2]。由于 Excel 默认不完全兼容 UTF-8 编码下的非 ASCII 字符串,因此建议最终输出阶段切换至 GBK 来规避潜在风险。 ```python df.to_csv('output.csv', index=False, encoding='gbk') ``` --- ###
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