SAS2PYTHON - Auf fehlende Werte einschränken


Posted on 15 May 2023 at 17:30 by Stefan Weingaertner

In der Episode 58 unseres heutigen Blog-Beitrags zeigen wir, wie man in SAS/BASE und in Pandas die Datensätze einer Tabelle auf fehlende Werte selektiert bzw. einschränkt.


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 5 Datensätze und besteht aus den Spalten "Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_Length", "Petal_Width" und "Class". In den Spalten "Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_Length" und "Class" sind fehlende Werte vorhanden.


                      
Sepal_Length  Sepal_Width  Petal_Length  Petal_Width           Class
         4.7          3.2           1.3          0.2     Iris-setosa
           .          3.1             .          0.2     Iris-setosa
         5.0          3.6           1.4          0.2                
         6.7            .             .          2.3  Iris-virginica
         6.6          3.1           5.1          2.2  Iris-virginica


Output: Wir selektieren aus der Input-Tabelle alle Datensätze, die in der Spalte "Petal_Length" fehlenden Werte haben.

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 Einschränkung auf fehlende Werte würde man für ein SAS Dataset "df" wie folgt umsetzen.


                      
data df;
  set df;
    if Petal_Length = . then output;
run;


SAS-Output: Das Ergebnis sieht in SAS wie folgt aus, das SAS Data Set wird auf zwei Zeilen eingeschränkt.


                      
Obs Sepal_Length  Sepal_Width  Petal_Length  Petal_Width           Class
  1            .          3.1             .          0.2     Iris-setosa
  2          6.7            .             .          2.3  Iris-virginica



Python-Code: In Python würde man die Einschränkung auf fehlende Werte für ein Pandas Dataframe "df" mit der folgenden Syntax umsetzen.


                      
import pandas as pd

df = df[pd.isnull(df['Petal_Length'])]


Python-Output: Das Ergebnis sieht in Pandas wie folgt aus, das Dataframe "df" wird auf zwei Zeilen eingeschränkt.


                      
   Sepal_Length  Sepal_Width  Petal_Length  Petal_Width           Class
0           NaN          3.1           NaN          0.2     Iris-setosa
1           6.7          Nan           NaN          2.3  Iris-virginica



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