
SAS2PYTHON - IF-Anweisungen
Posted on 22 November 2022 at 15:12 by Stefan Weingaertner
In der Episode 33 unseres heutigen Blog-Beitrags zeigen wir, wie man in SAS/BASE und in Pandas IF-Anweisungen anwenden kann und das Ergebnis jeweils in Form einer neuen Spalte abspeichert.
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: Unsere Input-Tabelle besitzt 6 Datensätze und besteht aus den Spalten "Name", "Department" und "Salary".
Name Department Salary
Vincent Vega Sales 5400
Marsellus Wallace Marketing 3200
Butch Coolidge HR 3100
Honey Bunny IT 6000
Esmeralda Villalobos Purchasing 1700
Jules Winnfield Finance 2500
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 IF-Anweisung würde man für ein SAS Dataset "df" wie folgt umsetzen.
data df;
set df;
if Salary > 5000 then Hierarchie = 'Team-Lead';
else Hierarchie = 'Team-Member';
run;
SAS-Output: Das Ergebnis sieht in SAS wie folgt aus, dem SAS Data Set wird eine neue Spalte hinzugefügt.
Obs Name Department Salary Hierarchie
1 Vincent Vega Sales 5400 Team-Lead
2 Marsellus Wallace Marketing 3200 Team-Member
3 Butch Coolidge HR 3100 Team-Member
4 Honey Bunny IT 6000 Team-Lead
5 Esmeralda Villalobos Purchasing 1700 Team-Member
6 Jules Winnfield Finance 2500 Team-Member
Python-Code: In Python würde man die IF-Anweisung für ein Pandas Dataframe "df" mit der folgenden Syntax umsetzen.
import pandas as pd
import numpy as np
df['Hierarchie'] = np.where(df['Salary'] > 5000, 'Team-Lead', 'Team-Member')
Python-Output: Das Ergebnis sieht in Pandas wie folgt aus, dem Pandas Dataframe wird eine neue Spalte hinzugefügt.
Name Department Salary Hierarchie
0 Vincent Vega Sales 5400 Team-Lead
1 Marsellus Wallace Marketing 3200 Team-Member
2 Butch Coolidge HR 3100 Team-Member
3 Honey Bunny IT 6000 Team-Lead
4 Esmeralda Villalobos Purchasing 1700 Team-Member
5 Jules Winnfield Finance 2500 Team-Member
Wenn Sie die nächste Episode nicht abwarten möchten, können Sie auch gerne unser umfangreiches Training Python für SAS Professionals buchen.
Informationen zu den nächsten Kursterminen und zu unserem gesamten Trainingsangebot finden Sie hier.