SAS2PYTHON - Datenformate ermitteln


Posted on 27 September 2022 at 16:05 by Stefan Weingaertner

In der Episode 25 unseres heutigen Blog-Beitrags zeigen wir, wie man in SAS/BASE und in Pandas Datenformate ermitteln und das Ergebnis jeweils in Form einer tabellarischen Ansicht ausgeben 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: Unsere Input-Tabelle besitzt 6 Datensätze und besteht aus den Spalten "Name", "Department" und "Position".


                      
                  Name  Department         Position
          Vincent Vega       Sales        Executive
     Marsellus Wallace   Marketing        Executive
        Butch Coolidge          HR        Executive
           Honey Bunny          IT  Project Manager
  Esmeralda Villalobos  Purchasing        Assistant
       Jules Winnfield     Finance        Team Lead


SAS-Code: Das Ermitteln der Datenformate würde man für ein SAS Dataset "df" wie folgt umsetzen.


                      
proc contents 
   data = df 
   out  = contents;
run;

proc print data = contents (keep = VARNUM NAME TYPE LENGTH);
run;


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


                      
Obs        NAME  TYPE  LENGTH  VARNUM
  1  Department     2      10       2
  2        Name     2      20       1
  3    Position     2      15       3



Python-Code: In Python würde man das Ermitteln der Datenformate für ein Pandas Dataframe "df" mit der folgenden Syntax umsetzen.


                      
import pandas as pd

df.info()


Python-Output: Das Ergebnis sieht in Pandas wie folgt aus.


                      
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 3 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype 
---  ------      --------------  ----- 
 0   Name        6 non-null      object
 1   Department  6 non-null      object
 2   Position    6 non-null      object
dtypes: object(3)



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