SAS2PYTHON - Zeitstempel & Datumswerte


Posted on 21 June 2022 at 14:00 by Stefan Weingaertner

In der Episode 11 unseres heutigen Blog-Beitrags zeigen wir, wie man in SAS/BASE und in Pandas einen konstanten Datumswert in Form einer neuen Spalte einfügen 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.

Python-Input: Unser Input Pandas Dataframe besitzt 6 Datensätze und besteht aus der Spalte "date" (nachfolgend ist das Pandas-Standardausgabeformat für Datumswerte dargestellt).


                      
        date
0 2022-03-01
1 2022-03-02
2 2022-03-03
3 2022-03-04
4 2022-03-05
5 2022-03-06

SAS-Input: Nachfolgend sieht man den Input für ein SAS Dataframe (Datumsformat date11.).


                      
Obs          date
  1   01-MAR-2022
  2   02-MAR-2022
  3   03-MAR-2022
  4   04-MAR-2022
  5   05-MAR-2022
  6   06-MAR-2022


Output: Wir fügen der Tabelle durch die Anwendung einer Datums-Funktionen eine neue Spalte hinzu:

  • Spalte "create_date" durch das Hinzufügen eines Datums.

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: Das Hinzufügen eines Zeitstempels zur Spalte "create_date" würde man für ein SAS Dataset "df" wie folgt umsetzen.


                      
data df;
 set df;
   create_date = mdy(6,21,2022);
   format date11.;
run;


SAS-Output: Das Ergebnis sieht in SAS wie folgt aus, dem SAS Data Set wird eine neue Spalte "create_date" hinzugefügt.


                      
Obs          date     create_date
  1   01-MAR-2022     21-JUN-2022
  2   02-MAR-2022     21-JUN-2022
  3   03-MAR-2022     21-JUN-2022
  4   04-MAR-2022     21-JUN-2022
  5   05-MAR-2022     21-JUN-2022
  6   06-MAR-2022     21-JUN-2022



Python-Code: In Python würde man das Hinzufügen eines Datums zur Spalte "create_date" für ein Pandas Dataframe "df" mit der folgenden Syntax umsetzen.


                      
import pandas as pd

df['create_date'] = pd.Timestamp('2022-06-21')


Python-Output: Das Ergebnis sieht in Pandas wie folgt aus, dem Pandas Dataframe wird eine neue Spalte hinzugefügt.


                      
        date create_date
0 2022-03-01  2022-06-21
1 2022-03-02  2022-06-21
2 2022-03-03  2022-06-21
3 2022-03-04  2022-06-21
4 2022-03-05  2022-06-21
5 2022-03-06  2022-06-21



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