SAS2PYTHON - Selektion mit Logik-Befehlen


Posted on 9 January 2023 at 10:00 by Stefan Weingaertner

In der Episode 40 unseres heutigen Blog-Beitrags zeigen wir, wie man in SAS/BASE und in Pandas einzelne Datensätze durch eine Kombination von Logik-Befehlen selektieren 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", "Position" und "Age".


                      
                  Name  Department         Position   Age
          Vincent Vega       Sales        Executive    49
     Marsellus Wallace   Marketing        Executive    52
        Butch Coolidge          HR        Executive    45
           Honey Bunny          IT  Project Manager    42
  Esmeralda Villalobos  Purchasing        Assistant    32
       Jules Winnfield     Finance        Team Lead    39


Output: Wir selektieren die Input-Tabelle mit folgender Bedingung:

Position = "Executive" und Age > 50

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: Die Selektion würde man für ein SAS Dataset "df" wie folgt umsetzen.


                      
data df;
   set df;
   if Position = 'Executive' and Age  > 50 then output;
run;


SAS-Output: Das Ergebnis sieht in SAS wie folgt aus.


                      
Obs                Name  Department         Position   Age
1     Marsellus Wallace   Marketing        Executive    52



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


                      
import pandas as pd

df = df[(df['Department'] == "Executive") & (df['Age'] > 50)]


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


                      
                   Name  Department         Position   Age
0     Marsellus Wallace   Marketing        Executive    52



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