SAS2PYTHON - Runden mit Floor & Ceil


Posted on 13 April 2022 at 15:00 by Stefan Weingaertner

In der Episode 4 unseres heutigen Blog-Beitrags zeigen wir, wie man in SAS/BASE und in Pandas eine Spalte auf- bzw. abrundet 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 5 Datensätze und besteht aus den Spalten "a" und "b".


                       
   a     b
  52  0.34
 -78  0.00
  17 -1.34
   0  2.14
  -8 -0.88


Output: Wir fügen der Tabelle durch die Anwendung der mathematischen Funktionen insgesamt zwei neue Spalten hinzu:

  • Spalte "ceil" durch das Aufrunden der Spalte "b".
  • Spalte "floor" durch das Abrunden der Spalte "b".

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



SAS-Code: Das Auf- bzw. Abrunden der Spalte "b" würde man für ein SAS Dataset "df" wie folgt umsetzen.


                      
data df;
   set df;
   ceil = ceil(b);
   floor = floor(b);
run;


SAS-Output: Das Ergebnis sieht in SAS wie folgt aus, dem SAS Data Set werden zwei neue Spalten hinzugefügt.


                      
Obs   a     b     ceil  floor
  1  52  0.34        1      0 
  2 -78  0.00        0      0 
  3  17 -1.34       -1     -2 
  4   0  2.14        3      2  
  5  -8 -0.88        0     -1



Python-Code: In Python würde man das Auf- bzw. Abrunden der Spalte "b" für ein Pandas Dataframe "df" mit der folgenden Syntax umsetzen.


                      
import pandas as pd
import numpy as np

df['ceil'] = np.ceil(df['b'])
df['floor'] = np.floor(df['b'])


Python-Output: Das Ergebnis sieht in Pandas wie folgt aus, dem Pandas Dataframe werden zwei neue Spalten hinzugefügt.


                       
    a     b     ceil  floor
0  52  0.34      1.0    0.0  
1 -78  0.00      0.0    0.0 
2  17 -1.34     -1.0   -2.0  
3   0  2.14      3.0    2.0   
4  -8 -0.88      0.0   -1.0



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