Question

我试图拉动变量＆＃39;名称，标签和价值标签。我注意到除了引用ValueLabels的分配外，所有分配都非常快。在我的测试数据集中，如果我注释掉该行，则其他所有内容大约需要1秒。但是这一行只能将整个代码延迟大约15秒，并且测试数据集不是很大（至少按我的标准来说）：）

这是访问变量字典时固有的吗？或者是否有另一种更快的方式来拉动整个字典，而不是通过变量来变量......？

begin program.

import spss
import spssaux

vardict = spssaux.VariableDict()

var_list=[]
var_values={}
var_type={}
var_labels={}

for i in range(spss.GetVariableCount()):
    var=spss.GetVariableName(i)
    var_list.append(var)

    #this is the line causing the massive delay
    var_values[var]=vardict[i].ValueLabels

    var_type[var]=str(spss.GetVariableFormat(i)[0])
    var_labels[var]=vardict[i].VariableLabel

end program.

实际上我只需要它来检查变量是否定义了值标签。但我不知道如何以任何其他方式检查。

Answer 1

事实证明，使用spssaux模块是罪魁祸首。我不知道为什么，因为几乎所有的互联网知识都指向了获取价值标签的方式。

然而，几乎是偶然的我偶然发现了'spss＆＃39;模块，其中声明：

 |  valueLabels
 |      Get, set or delete value labels. The set of value labels for a particular variable is represented
 |      as a Python dictionary whose keys are the values for which labels are being set and whose
 |      values are the associated labels. Labels must be specified as quoted strings.
 |
 |         --examples
 |         # Get all value labels for a specified variable
 |         import spss
 |         spss.StartDataStep()
 |         datasetObj = spss.Dataset()
 |         varObj = datasetObj.varlist['minority']
 |         vallabels = varObj.valueLabels
 |         spss.EndDataStep()

由于我只想知道变量是否有（或没有）值标签，我创建了一个字典，存储每个变量的valueLabels字典的长度：

begin program.
# Get all value labels for a specified variable
import spss
spss.StartDataStep()
datasetObj = spss.Dataset()

var_labels={}
for var in datasetObj.varlist:
    var_labels[var.name]=len(var.valueLabels)

spss.EndDataStep()

print var_labels

end program.

即使在大文件上也是如此。（我承认，＆＃34;大＆＃34;意味着用户与用户的不同;我在一个＆＃34;大＆＃34;文件上30分钟后停止了OP中的代码，因为它显然不是时间效益）。

SPSS Python - 快速（呃）访问价值标签的方式

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