Question

我使用： Python 3.7 SAS v7.1企业版

我想将一些数据（从库中）从SAS导出到CSV。之后，我想将此CSV导入Pandas Dataframe并使用它。我遇到了问题，因为当我使用以下代码从SAS导出数据时：

proc export data=LIB.NAME

outfile='path\to\export\file.csv'
dbms=csv
replace;
run;

每个列均正确导出，而不是带有日期的列。在SAS中，我看到类似以下内容：

06NOV2018
16APR2018

依此类推...在CSV中，外观相同。但是，如果我将CSV导入到DataFrame中，不幸的是，Python会看到带有日期的列是Object / string而不是日期类型。

这是我的问题。如何使用正确的列类型（尤其是带有日期的列）从SAS将整个库导出到CSV。也许我应该在导出之前进行一些转换？请Plz帮助我，在SAS中我是新手，我想从中导入数据并在Python中使用它。

在编写某些内容之前，请记住，我曾经尝试过使用熊猫的read_sas函数，但是在此命令过程中，我遇到了这样的Exception错误：

df1 = pd.read_sas(path)

ValueError：意外的非零end_of_first_byte异常被忽略在：'pandas.io.sas._sas.Parser.process_byte_array_with_data'追溯（最近一次通话最近）：文件“ pandas \ io \ sas \ sas.pyx”，位于第31行 pandas.io.sas._sas.rle_decompress

我放置了fillna函数并显示相同的错误：/

df = pd.DataFrame.fillna((pd.read_sas(path)), value="")

我在Python中尝试使用sas7bdat模块，但是遇到了同样的错误。然后，我尝试使用sas7bdat_converter模块。但是CSV在“日期”列中具有相同的值，因此在将csv转换为DataFrame之后，dtype的问题就会出现。

您有任何建议吗？我花了2天的时间试图弄清楚，但没有任何积极的结果：/

Answer 1

关于read_sas错误，已报告Git issue，但由于缺少可复制的示例而被关闭。但是，我可以使用从SAS 9.4 base生成的.sas7bdat文件通过Pandas轻松导入SAS数据文件（可能是v7.1 Enterprise）。

但是，请考虑使用read_csv的 parse_dates 参数，因为它可以在导入期间将日期DDMMMYY格式转换为日期时间。 SAS导出的数据集无需更改。

sas_df = pd.read_csv(r"path\to\export\file.csv", parse_dates = ['DATE_COLUMN'])

使用正确的日期格式（以CSV文件格式）将SAS lib导出到csv

1 个答案: