无需安装即可在 PYTHON 中运行 SAS

​介绍在过去的几年里，Python作为一种编程语言在数据科学领域获得了巨大的流行。许多银行和制药组织已经开始使用Python，其中一些处于过渡阶段，将SAS语法库迁移到Python。许多大型组织自2000年初以来一直在使用SAS，他们开发了数百个SAS代码，用于从数据提取到模型构建和验证等各种任务。因此，将SAS代码迁移到任何其他编程语言都是一项马拉松任务。迁移只能分阶段完成，因此日常任务不会受到Python代码的开发和测试的影响。由于Python是开源的，有时维护现有代码会变得困难。一些SAS程序本质上非常健壮和强大，但其Python替代方案尚未实现，您希望在同一环境(IDE)中运行SAS和Python程序吗？如果是的话，你不是唯一一个。许多分析师也有同样的愿望。现在可以通过saspySAS开发的python包来实现。它允许在PandasDataframe和SASDataset之间灵活地传输数据。想象一下这样一种情况，当您在pandas数据框中有数据，并且希望在同一数据框中运行SAS统计过程，而无需在SAS和Python环境之间切换。目录免费访问SAS软件在Python(Jupyter)中访问SAS的步骤如何在GoogleColab中运行SAS如何使用SASEnterpriseGuide运行saspy免费访问SAS软件在Python(Jupyter)中访问SAS的步骤如何在GoogleColab中运行SAS如何使用SASEnterpriseGuide运行saspy免费访问SAS软件首先也是最重要的是可以通过云或服务器/桌面版本的软件访问SAS。如果您没有SAS软件，则无需担心。\o"您可以通过SASOnDemandforAcademys"您可以通过SASOnDemandforAcademys免费获取，无需安装。它可供所有人免费使用（不限于学生或学者）。它包括对所有常用SAS模块的访问，如SASSTAT、SASETS、SASSQL等。您只需注册一次，不需要超过5分钟。saspypython包具有以下依赖项：Python3.4或更高版本SAS9.4或更高版本在Python(Jupyter)中访问SAS的步骤请按照以下步骤使SAS在JupyterNotebook中运行。第1步：安装包要安装saspy包，您可以在Python中运行以下命令。!pipinstallsaspy第2步：启动SAS会话以下程序将SASOnDemandforAcademys与Python连接起来。importsaspysas=saspy.SASsession(java='C:\\ProgramFiles(x86)\\Java\\jre1.8.0_221\\bin\\java.exe',iomhost=['',''],iomport=8591,encoding='utf-8')sas您需要在此步骤中进行两处更改。它需要您的系统上安装Java7或更高版本。如果您已经安装了Java，则将其放在ProgramFiles软件安装的文件夹中。确保更改java=上面参数中指定的文件位置。SASOnDemandforAcademys的主机名需要在参数中列出iomhost。主机名因您所在的地区而异。打开SASonDemandforAcademys并检查您所在的区域（登录后显示在右上角）。#USHomeRegioniomhost=['','','','']#EuropeanHomeRegioniomhost=['','']#AsiaPacificHomeRegioniomhost=['','']第3步：输入登录凭据当您运行步骤2中显示的上述程序时，它会要求输入SASonDemandforAcademys的用户名和密码。输入用户名和密码后，它会显示如下消息。使用名为：default的SAS配置请输入IOM用户id：deepanshu请输入IOM用户密码：········SAS连接已建立。子进程ID为3608访问方式=IOMSAS配置名称=默认值SAS配置文件=C:\Users\DELL\Anaconda3\lib\site-packages\saspy\sascfg.py工作路径=/saswork/SAS_work84BB00000491_/SAS_work0D4300000491_/SAS版本=9.04.01M6P11072018SASPy版本=3.6.4教我SAS=False批次=假结果=熊猫SAS会话编码=utf-8Python编码值=utf-8SAS进程Pid值=1169UsingSASConfignamed:defaultPleaseentertheIOMuserid:deepanshuPleaseenterthepasswordforIOMuser:········SASConnectionestablished.Subprocessidis3608AccessMethod=IOMSASConfigname=defaultSASConfigfile=C:\Users\DELL\Anaconda3\lib\site-packages\saspy\sascfg.pyWORKPath=/saswork/SAS_work84BB00000491_/SAS_work0D4300000491_/SASVersion=9.04.01M6P11072018SASPyVersion=3.6.4TeachmeSAS=FalseBatch=FalseResults=PandasSASSessionEncoding=utf-8PythonEncodingvalue=utf-8SASprocessPidvalue=1169第4步：运行SAS过程%%SASsasprocprintdata=sashelp.cars;run;它返回输出如下。​编辑也可以像下面的代码一样运行。它与上面的程序相同，只是通过saspy编写和执行SAS命令的风格不同。sas.submitLST("procprintdata=sashelp.cars;run;",method='listorlog')第5步：在PandasDataframe和SAS之间传输数据在这里，我们正在读取CSV文件并创建pandas数据框。然后我们将其转换为sas数据集以用于演示目的。函数df2sd将pandas数据帧转换为sas数据集。将pandas导入为pdpandasdf=pd.read_csv("deals.csv")sasdf=sas.df2sd(pandasdf,'sasdf')sas.submitLST("procprintdata=work.sasdf(obs=5);run;",method='listorlog')importpandasaspdpandasdf=pd.read_csv("deals.csv")sasdf=sas.df2sd(pandasdf,'sasdf')sas.submitLST("procprintdata=work.sasdf(obs=5);run;",method='listorlog')函数sd2df将sas数据集转换为pandas数据帧。pandasdf2=sas.sd2df(sasdf.table)pandasdf2.head()您还可以使用总结pandas数据框pandasdf2.describe()如何在GoogleColab中运行SAS上述分步说明主要是为在JupyterNotebook中运行Python而设计的，JupyterNotebook是Python最常用的接口。最近，由于多种原因，GoogleColab已成为数据科学的首选工具-支持版本控制、保存在GoogleDrive中的笔记本、随时随地工作、支持GPU等。简单来说，它在云上运行，因此您不需要安装python和流行的python包。通过Colab与同事共享代码也非常简单且有效。Java已经安装在colab上。您只需/usr/bin/java在步骤2中为java指定此文件位置（上面列出）。importsaspysas=saspy.SASsession(java='/usr/bin/java',iomhost=['',''],iomport=8591,encoding='utf-8')sas请务必根据您所在的地区检查iomhost。请阅读上面的步骤2。%%SASsas

magic不起作用，因此您可以使用sas.submitLST()，如下所示。sas.submitLST("procprintdata=sashelp.cars;run;",method='listorlog')您可以从googlecolab中的此位置读取外部数据/content/。importpandasaspdpandasdf=pd.read_csv("/content/sample_data/california_housing_train.csv")sasdf=sas.df2sd(pandasdf,'sasdf')sas.submitLST("procprintdata=work.sasdf(obs=5);run;",method='listorlog')如何使用SASEnterpriseGuide运行saspy想法是连接到SASEnterpriseGuide(EG)使用的远程工作区服务器。您需要工作区服务器的主机名和端口。EG的登录凭证可用于身份验证。请参阅下面的语法并使用saspy.SASsession()本文第一部分中所示的语法。#Unix客户端和UnixIOM服务器NEW2.1.6-具有负载平衡的对象生成器iomlinux={'java':'/usr/bin/java','iomhost':['linux.grid1.iom.host','linux.grid2.iom.host','linux.grid3.iom.host','linux.grid4.iom.host'],“导入”：8591，'appserver':'SASAppProd-工作区服务器'}#Unix客户端和WindowsIOM服务器iomwin={'java':'/usr/bin/java','iomhost':'windows.iom.host',“导入”：8591，'appserver':'SASApp测试-工作区服务器'}#Windows客户端和UnixIOM服务器winiomlinux={'java':'java','iomhost':'linux.iom.host',“导入”：8591，}#Windows客户端和WindowsIOM服务器winiomwin={'java':'java','iomhost':'windows.iom.host',“导入”：8591，}#Windows客户端和IWA到远程IOM服务器winiomIWA={'java':'java','iomhost':'some.iom.host',“导入”：8591，“sspi”：正确}​​#UnixclientandUnixIOMserverNEW2.1.6-withloadbalancedobjectspawnersiomlinux={'java':'/usr/bin/java','iomhost':['linux.grid1.iom.host','linux.grid2.iom.host','linux.grid3.iom.host','linux.grid4.iom.host'],'iomport':8591,'appserver':'SASAppProd-WorkspaceServer'}#UnixclientandWindowsIOMserveriomwin={'java':'/usr/bin/java','iomhost':'windows.iom.host