我有一些来自SPSS的输出，我已将其导出为.txt文件（但也作为各种Excel格式）。以下是该文件的摘录。我需要观察到的和预期的相关百分比，这将发生在数百个这些输出（许多不同的对数线性模型）中。目前，它使用空格格式化为文本，而Excel则将整行格式化为单个单元格。我试图避免编写代码来破译这个，因为考虑到输出的整体大小，它们中的空间位置等等，这也很充实。
有没有人有任何想法？
一个明确的解决方案是使用不同的包，但是指定多项式对比并且在SPSS LOGLINEAR语法中为我计算的权重的能力在其他地方不能轻易实现（即它可能是可能的，但它超出了我的技能）。
Observed, Expected Frequencies and Residuals
Factor Code OBS. count & PCT. EXP. count & PCT. Residual Std. Resid. Adj. Resid.
deg_code 0
res_code 100
edge_cod 2.520 13.00 ( .29) 112.75 ( 2.56) -99.7500 -9.3941 -9.8118
edge_cod 0.630 40.00 ( .91) 112.75 ( 2.56) -72.7500 -6.8513 -7.1560
edge_cod 0.315 130.00 ( 2.95) 112.75 ( 2.56) 17.2500 1.6245 1.6968
edge_cod 0.105 194.00 ( 4.40) 112.75 ( 2.56) 81.2500 7.6518 7.9921
res_code 85
edge_cod 2.520 21.00 ( .48) 112.75 ( 2.56) -91.7500 -8.6407 -9.0249
edge_cod 0.630 60.00 ( 1.36) 112.75 ( 2.56) -52.7500 -4.9678 -5.1887
edge_cod 0.315 136.00 ( 3.08) 112.75 ( 2.56) 23.2500 2.1896 2.2870
edge_cod 0.105 194.00 ( 4.40) 112.75 ( 2.56) 81.2500 7.6518 7.9921
res_code 70
edge_cod 2.520 70.00 ( 1.59) 112.75 ( 2.56) -42.7500 -4.0260 -4.2051
edge_cod 0.630 117.00 ( 2.65) 112.75 ( 2.56) 4.2500 .4002 .4180
edge_cod 0.315 164.00 ( 3.72) 112.75 ( 2.56) 51.2500 4.8265 5.0412
edge_cod 0.105 214.00 ( 4.85) 112.75 ( 2.56) 101.2500 9.5354 9.9594
deg_code 8
res_code 100
edge_cod 2.520 17.00 ( .39) 120.08 ( 2.72) -103.0833 -9.4069 -9.8252
edge_cod 0.630 56.00 ( 1.27) 120.08 ( 2.72) -64.0833 -5.8480 -6.1080
edge_cod 0.315 138.00 ( 3.13) 120.08 ( 2.72) 17.9167 1.6350 1.7077
edge_cod 0.105 195.00 ( 4.42) 120.08 ( 2.72) 74.9167 6.8366 7.1405
res_code 85
edge_cod 2.520 27.00 ( .61) 120.08 ( 2.72) -93.0833 -8.4944 -8.8721
edge_cod 0.630 72.00 ( 1.63) 120.08 ( 2.72) -48.0833 -4.3879 -4.5830
edge_cod 0.315 146.00 ( 3.31) 120.08 ( 2.72) 25.9167 2.3650 2.4702
edge_cod 0.105 200.00 ( 4.54) 120.08 ( 2.72) 79.9167 7.2928 7.6171
res_code 70
edge_cod 2.520 82.00 ( 1.86) 120.08 ( 2.72) -38.0833 -3.4753 -3.6298
edge_cod 0.630 119.00 ( 2.70) 120.08 ( 2.72) -1.0833 -.0989 -.1033
edge_cod 0.315 172.00 ( 3.90) 120.08 ( 2.72) 51.9167 4.7377 4.9483
edge_cod 0.105 217.00 ( 4.92) 120.08 ( 2.72) 96.9167 8.8442 9.2374
deg_code 16
res_code 100
edge_cod 2.520 39.00 ( .88) 134.67 ( 3.05) -95.6667 -8.2439 -8.6104
edge_cod 0.630 67.00 ( 1.52) 134.67 ( 3.05) -67.6667 -5.8310 -6.0903
edge_cod 0.315 132.00 ( 2.99) 134.67 ( 3.05) -2.6667 -.2298 -.2400
edge_cod 0.105 211.00 ( 4.78) 134.67 ( 3.05) 76.3333 6.5779 6.8703
res_code 85
edge_cod 2.520 48.00 ( 1.09) 134.67 ( 3.05) -86.6667 -7.4683 -7.8004
edge_cod 0.630 87.00 ( 1.97) 134.67 ( 3.05) -47.6667 -4.1076 -4.2902
edge_cod 0.315 161.00 ( 3.65) 134.67 ( 3.05) 26.3333 2.2692 2.3701
edge_cod 0.105 212.00 ( 4.81) 134.67 ( 3.05) 77.3333 6.6640 6.9603
res_code 70
edge_cod 2.520 92.00 ( 2.09) 134.67 ( 3.05) -42.6667 -3.6767 -3.8402
edge_cod 0.630 151.00 ( 3.42) 134.67 ( 3.05) 16.3333 1.4075 1.4701
edge_cod 0.315 195.00 ( 4.42) 134.67 ( 3.05) 60.3333 5.1991 5.4303
edge_cod 0.105 221.00 ( 5.01) 134.67 ( 3.05) 86.3333 7.4396 7.7704
答案 0 :(得分：1)
在Excel中，您可以使用Text to Columns（空格作为分隔符）将单个单元格解析为多个单元格。完成后，您可以选择将结果保存为字符分隔值，如果您更喜欢.csv格式。
答案 1 :(得分：1)
对于谷歌的人来说，@ pnuts给了我一个我忽略的简单答案; Excel中的“文本到列”。
对于那些不了解它的人（因为我没有），将作为Excel输出的SPSS数据转换为可用的（即单元格中的值）格式的过程如下： 通过右键单击并选择导出，选择Excel格式和目标，从SPSS导出数据输出。或者，您可以使用此语法（填写文件路径）：
*Export Output to Excel.
OUTPUT EXPORT
/CONTENTS EXPORT=ALL LAYERS=PRINTSETTING MODELVIEWS=PRINTSETTING
/XLS DOCUMENTFILE='C:\FILEPATHHERE'
OPERATION=CREATEFILE
LOCATION=LASTCOLUMN NOTESCAPTIONS=YES.
收到文件后，您会注意到所有数据/输出都在第1列中。
这是一个我所知道的简单过程，但多年来我一直倾向于人们对这些事情有不同程度的了解，虽然Stackoverflow的常客可能就此而言，奇怪的Google员工可能不会。
编辑* 我目前使用的另一种解决方案（一次只能输出几个输出）是右键单击SPSS中的“copy special”作为文本，然后在excel中粘贴特殊，并保持源格式。这可能是由比我聪明的人制作的宏！
-Alex
答案 2 :(得分：1)
您是否已使用GENLOG而不是旧的LOGLINEAR程序（仅生成纯文本输出）？ GENLOG（分析＆gt;对数线性＆gt;常规）生成常规数据透视表输出以及残差和预测值变量，因此可以使用输出导出或OMS将其输出直接导出到Excel，而无需在Excel上进行操作
答案 3 :(得分：1)
我必须同意JKP，使用较新的GENLOG程序可能是一种更好的方法。但是，在某些情况下，您可能希望将文本输出转换为csv文件。因此，我想分享这个解决方案。
在这个解决方案中，我借助SpssClient Python类grep查看器输出，然后使用一些本地python函数来操作文本输出并将其保存为csv文件。
作为示例数据，我使用＆＃39; demo.sav＆＃39;来自SPSS示例文件。
**** create some sample output ****.
GET FILE='/opt/IBM/SPSS/Statistics/22/Samples/English/demo.sav'.
LOGLINEAR inccat (1,4) jobsat (1,5)
/DESIGN inccat.
LOGLINEAR inccat (1,4) ownpc (0,1)
/DESIGN inccat.
**** transform output to csv files ****
BEGIN PROGRAM.
import csv
import re
import os
import SpssClient
# define directory where the csv files will be stored
os.chdir("/your/path/to/directory/")
# define csv file basename
basename = 'loglin'
# define delimeter for csv files
delim = ';'
SpssClient.StartClient()
OutputDoc = SpssClient.GetDesignatedOutputDoc()
OutputItems = OutputDoc.GetOutputItems()
# create list wich contains the several text outputs
# of the LogLinear procedures
TextItems = []
for index in range(OutputItems.Size()):
OutputItem = OutputItems.GetItemAt(index)
if (OutputItem.GetType() == SpssClient.OutputItemType.TEXT
and OutputItem.GetProcedureName() == 'Loglinear'):
TextItem = OutputItem.GetSpecificType()
TextItems.append(TextItem.GetTextContents())
SpssClient.StopClient()
# some fine tuning, so that actual values get into
# one table cell, without brackets and stuff like that
def stringadj (astring):
astring = re.sub(r' +\( *', delim, astring) # replace left bracket by delimeter
astring = re.sub(r'\)', '', astring) # remove right bracket
astring = re.sub(r' & ', delim, astring) # replace '&' by delimeter
astring = re.sub(r'= ?', '=' + delim, astring) # replace '=' by delimeter
astring = re.sub(delim + delim, delim, astring) # replace double delimeter by single delimeter
return astring
# define cvs style
csv.register_dialect('loglinstyle', delimiter=delim)
# split output strings into several lines
# do necessary text adjustments
# and store each output in a seperate (enumerated) csv file
for position, item in enumerate(TextItems):
lltable = [re.sub(r' ( )+', delim, line.lstrip().rstrip()) for line in item.split("\n")]
lltable = [stringadj(line) for line in lltable]
filename = basename + str(position+1) + '.csv'
with open(filename, 'wb') as f:
writer = csv.writer(f, 'loglinstyle')
writer.writerows(csv.reader(lltable, 'loglinstyle'))
END PROGRAM.