SAS2PYTHON - Stacking von Tabellen mit gleichen Datenstrukturen


Posted on 16 March 2023 at 00:00 by Stefan Weingaertner

In der Episode 49 unseres heutigen Blog-Beitrags zeigen wir, wie man in SAS/BASE und in Pandas zwei Tabellen mit gleichen Spaltennamen und Datentypen, analog eines SQL-Union-Statements, aneinanderfügen kann.

Ein Pandas DataFrame ist einem SAS Data Set sehr ähnlich - es handelt sich um eine zweidimensionale tabellarische Datenstruktur mit gelabelten Spalten, die von unterschiedlichem Datentyp sein können. Wie in diesem Beitrag gezeigt wird, kann nahezu jede Operation, die mit dem SAS Data Step auf einen Datensatz angewendet werden kann, auch in Pandas ausgeführt werden.

Input-Tabelle df1: Unsere erste Input-Tabelle besitzt 4 Datensätze und besteht aus den Spalten "Kurs", "Preis" und "Trainer".

Input-Tabelle df2: Unsere zweite Input-Tabelle besitzt 5 Datensätze und besteht ebenfalls aus den Spalten "Kurs", "Preis" und "Trainer".


                      
# Tabelle df1

                        Kurs  Preis Trainer
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             AI Fundamentals   1300      ST
         AIoT - DSP meets AI    750      HP
 Process Mining Fundamentals   1950      HT

# Tabelle df2

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Output: Wir führen die beiden Tabellen "df1" und "df2" zu einer neuen Tabelle "df_stacked" zusammen. Dabei wird die Tabelle df2 an die Tabelle df1 "angehängt".

Da manche Operationen in SAS und Python unterschiedlich ausgeführt werden, generieren die beiden Programmiersprachen auch leicht unterschiedliche Ausgabe-Formate. Wir haben daher die Outputs mit dem dazugehörigen Code für SAS und Python separat aufgeführt.



SAS-Code: Die Zusammenführung (Stacking) der beiden SAS Datasets "df1" und "df2" würde man in SAS wie folgt durchführen:


                      
data df_stacked;
   set df1 df2;
run;


SAS-Output: Das Ergebnis sieht in SAS wie folgt aus, das SAS Dataset "df2" wird an das SAS Dataset "df1" angehängt.


                      
Obs                          Kurs   Preis Trainer
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Python-Code: In Python würde man das Stacking für die beiden Pandas Dataframes "df1" und "df2" mit der folgenden Syntax umsetzen.


                      
import pandas as pd

df_stacked = pd.concat([df1, df1], ignore_index=True)


Python-Output: Das Ergebnis sieht in Pandas wie folgt aus, das DataFrame "df2" wird an das DataFrame "df1" angehängt.


                       
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