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SASファイルの壁を乗り越える：pandas.read_sasでSASデータを読み込み、Pythonで分析する方法


基本的な構文

import pandas as pd

# SAS ファイルを読み込む
df = pd.read_sas('filename.sas')

オプション引数

  • validate_sas_date: SAS 日付を Python 日付に変換するかどうかを指定します。デフォルトは True です。
  • index: データフレームのインデックスとして使用する列を指定します。
  • iterator: True に設定すると、ファイルを読み込むためのイテレーターを返します。これは、ファイルをメモリに一度にすべて読み込む代わりに、逐次的に処理する必要がある場合に役立ちます。
  • chunksize: ファイルをチャンクごとに読み込みます。これは、大きなファイルを処理する際に役立ちます。
  • encoding: テキスト データのエンコーディングを指定します。デフォルトは 'None' で、テキスト データは生のバイトとして格納されます。
  • format: ファイル形式を指定します。デフォルトは 'auto' で、ファイル拡張子に基づいて形式を自動的に検出します。

例

次の例では、filename.sas ファイルを読み込み、column_name 列をデータフレームのインデックスとして使用します。

import pandas as pd

# SAS ファイルを読み込む
df = pd.read_sas('filename.sas', index='column_name')

# データフレームを操作する
print(df.head())
print(df.describe())
  • SAS ファイルが非常に大きい場合は、chunksize オプションを使用して、ファイルを読み込む際のメモリ使用量を減らすことができます。
  • SAS ファイルが圧縮されている場合は、圧縮を解除してから読み込む必要があります。
  • pandas.read_sas は、SAS ファイルを読み込むための唯一の方法ではありません。他のライブラリ（たとえば、statsmodels）でも SAS ファイルを読み込むことができます。

例 1: 基本的な使用方法

この例では、filename.sas ファイルを読み込み、データフレームをコンソールに出力します。

import pandas as pd

# SAS ファイルを読み込む
df = pd.read_sas('filename.sas')

# データフレームをコンソールに出力する
print(df)

例 2: 特定の列を選択する

この例では、filename.sas ファイルから column1 と column2 列のみを読み込みます。

import pandas as pd

# 特定の列を選択して読み込む
df = pd.read_sas('filename.sas', columns=['column1', 'column2'])

# データフレームをコンソールに出力する
print(df)

例 3: ファイルをチャンクごとに読み込む

この例では、filename.sas ファイルを 1000 行ずつのチャンクで読み込みます。

import pandas as pd

# ファイルをチャンクごとに読み込む
for chunk in pd.read_sas('filename.sas', chunksize=1000):
    # 各チャンクを処理する
    print(chunk)

例 4: SAS 日付を Python 日付に変換する

この例では、filename.sas ファイルの SAS 日付を Python 日付に変換します。

import pandas as pd

# SAS 日付を Python 日付に変換する
df = pd.read_sas('filename.sas', validate_sas_date=True)

# データフレームをコンソールに出力する
print(df)

例 5: ファイルをインデックス付きで読み込む

この例では、filename.sas ファイルの column_name 列をデータフレームのインデックスとして使用して読み込みます。

import pandas as pd

# ファイルをインデックス付きで読み込む
df = pd.read_sas('filename.sas', index='column_name')

# データフレームをコンソールに出力する
print(df)

これらの例は、pandas.read_sas の基本的な使用方法を示しています。この関数は、さまざまなオプションと引数を使用して、SAS ファイルからデータをさまざまな方法で読み込むことができます。

  • 欠損値を処理する
  • データ型を変換する
  • 特定の条件に一致する行のみを読み込む

statsmodels.io.sas.read_sas

  • 短所:
    • pandas ほど広く使用されておらず、コミュニティが小さいため、問題が発生した場合にサポートを見つけにくいかもしれません。
    • pandas データフレームと同じ形式でデータを返さないため、データの操作がより複雑になる場合があります。
  • 長所:
    • pandas.read_sas よりも高速な場合があります。
    • 複雑な SAS データセットを処理するのに役立つ追加機能を提供します。

sas7bdat

  • 短所:
    • pandas.read_sas ほど機能が豊富ではありません。
    • XPORT ファイルを処理できません。
  • 長所:
    • ネイティブな Python ライブラリであり、インストールが簡単です。
    • SAS7BDAT ファイルのみを処理できますが、これは最も一般的な SAS ファイル形式の 1 つです。

pyreadstat

  • 短所:
    • pandas ほど広く使用されておらず、コミュニティが小さいため、問題が発生した場合にサポートを見つけにくいかもしれません。
    • SAS ファイルを処理する際の性能が他のオプションほど優れていない場合があります。
  • 長所:
    • Stata、SPSS、SAS などのさまざまな統計パッケージからデータをインポートできます。

R

  • 短所:
    • Python を使用するよりも習得曲線が急です。
    • 別のプログラミング言語をインストールして使用する必要があります。
  • 長所:
    • SAS データを処理する機能が豊富です。
    • 多くの統計分析パッケージと統合されています。
  • すでに R を使用している場合は、R を使用して SAS データを処理することもできます。
  • さまざまな統計パッケージからデータをインポートする必要がある場合は、pyreadstat が良い選択です。
  • シンプルで使いやすいツールが必要な場合は、sas7bdat が良い選択です。
  • パフォーマンスが重要で、複雑な SAS データセットを処理する必要がある場合は、statsmodels.io.sas.read_sas が良い選択です。
  • 必要な機能: 特定の機能（例如、欠損値処理、データ型変換など）が必要な場合は、その機能をサポートするライブラリを選択する必要があります。
  • ファイル形式: 処理する必要があるファイル形式をサポートするライブラリを選択する必要があります。
  • ファイルのサイズ: ファイルが大きい場合は、チャンク処理をサポートするライブラリを選択する必要があります。