如何在SAS中执行python

在SAS中执行Python可以使用SAS Viya的SASPy、SWAT库、SAS存储过程、Jupyter Notebook等方法。下面将详细描述其中的一种方法，即使用SASPy库来执行Python代码。

一、SASPy库概述

SASPy是一个允许Python程序与SAS进行交互的库。通过SASPy库，可以在Python脚本中连接到SAS系统，并执行SAS代码。它提供了一个接口，使得Python用户可以利用SAS的强大功能和分析能力。SASPy库对于数据科学家和分析师非常有用，因为它们可以利用Python编写数据处理和分析脚本，并调用SAS的功能进行复杂的分析。

二、安装SASPy库

在使用SASPy之前，首先需要安装SASPy库。可以使用pip命令进行安装：

pip install saspy

安装完成后，您需要进行一些配置，使得SASPy能够连接到您的SAS系统。SASPy配置文件位于sascfg_personal.py，可以在Python的安装路径中找到。您需要编辑此文件，添加SAS连接的相关信息，例如SAS主机名、端口、用户名和密码等。

三、配置SASPy连接

在配置文件中，您需要设置SASPy连接到SAS系统的参数。以下是一个示例配置文件：

SAS_config_names = ['default']
SAS_config_options = {
    'saspath': '/path/to/sas',  # SAS可执行文件的路径
}
default = {
    'saspath': '/path/to/sas',
    'options': ["-fullstimer"]
}

在上述配置中，saspath参数指定了SAS可执行文件的路径。配置完成后，您可以在Python脚本中使用SASPy库连接到SAS系统。

四、使用SASPy库执行Python代码

在配置完成后，可以在Python脚本中使用SASPy库连接到SAS系统，并执行SAS代码。以下是一个示例代码：

import saspy
创建SAS会话
sas = saspy.SASsession()
执行SAS代码
sas_code = """
data test;
    input x y;
    datalines;
1 2
3 4
5 6
;
run;
"""
sas.submit(sas_code)
提取结果
sas_result = sas.sasdata2dataframe(table='test')
print(sas_result)

在上述代码中，首先创建了一个SAS会话，然后使用sas.submit方法执行SAS代码，最后使用sas.sasdata2dataframe方法将SAS数据集转换为Pandas DataFrame，并打印结果。

五、SAS存储过程

在SAS中，还可以通过SAS存储过程来执行Python代码。SAS存储过程是一种在SAS服务器上执行的独立程序，可以通过SAS客户端调用存储过程，并将Python代码嵌入到SAS存储过程中执行。以下是一个示例代码：

%let python_code = %str(
import pandas as pd
data = {'x': [1, 3, 5], 'y': [2, 4, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
);
proc python code="&python_code";
run;

在上述代码中，首先将Python代码存储在宏变量python_code中，然后使用proc python过程执行Python代码。

六、SAS Viya与SWAT库

SAS Viya是SAS的新一代平台，提供了更强大的分析能力和更灵活的部署选项。在SAS Viya中，可以使用SWAT（Scripting Wrapper for Analytics Transfer）库来执行Python代码。SWAT库是一个允许Python程序与SAS Viya进行交互的库。

安装SWAT库

可以使用pip命令安装SWAT库：

pip install swat

配置SWAT库连接

在使用SWAT库之前，需要配置连接参数，例如SAS Viya服务器的主机名、端口、用户名和密码等。以下是一个示例代码：

import swat
配置连接参数
hostname = 'your-viya-server-hostname'
port = 5570
username = 'your-username'
password = 'your-password'
创建CAS会话
conn = swat.CAS(hostname, port, username, password)
执行Python代码
conn.loadactionset('simple')
创建数据表
tbl = conn.simple.loadtable(path='data.csv')
打印结果
print(tbl)

在上述代码中，首先创建了一个CAS（Cloud Analytic Services）会话，然后使用loadtable方法加载数据表，并打印结果。

七、Jupyter Notebook与SAS Kernel

Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，可以创建和共享包含代码、方程、可视化和文本的文档。在Jupyter Notebook中，可以使用SAS Kernel来执行SAS代码。

安装SAS Kernel

可以使用pip命令安装SAS Kernel：

pip install sas_kernel

配置SAS Kernel

在安装完成后，需要配置SAS Kernel，使其能够连接到SAS系统。可以通过编辑配置文件kernel.json来完成配置。以下是一个示例配置文件：

{
  "argv": [
    "python",
    "-m",
    "sas_kernel",
    "-f",
    "{connection_file}"
  ],
  "display_name": "SAS",
  "language": "sas"
}

在上述配置中，argv参数指定了SAS Kernel的启动命令，display_name参数指定了在Jupyter Notebook中显示的名称，language参数指定了使用的语言。

使用SAS Kernel执行SAS代码

配置完成后，可以在Jupyter Notebook中创建一个新的SAS笔记本，并执行SAS代码。以下是一个示例代码：

data test;
    input x y;
    datalines;
1 2
3 4
5 6
;
run;
proc print data=test;
run;

在上述代码中，首先创建了一个数据集test，然后使用proc print过程打印数据集。

八、总结

通过以上几种方法，可以在SAS中执行Python代码。使用SASPy库、SAS存储过程、SAS Viya与SWAT库、Jupyter Notebook与SAS Kernel等方法都可以实现这一目标。其中，SASPy库和SAS存储过程是最常用的方法，可以在Python脚本中方便地调用SAS功能，进行数据处理和分析。而SAS Viya与SWAT库则提供了更强大的分析能力和更灵活的部署选项，适用于需要大规模数据处理和复杂分析的场景。Jupyter Notebook与SAS Kernel则适用于需要交互式编程和可视化的场景。

通过合理选择和使用这些方法，可以在SAS中高效地执行Python代码，充分利用SAS和Python的优势，进行数据处理和分析。