将.sav文件转换为pandas数据框

Question

我正在编写一个数据检查器来查看spss文件，并且需要以编程方式处理不同的检查。第一步是访问一个spss文件，将其转换为pandas数据框，然后从那里运行我的检查。我发现做到这一点的唯一方法是通过RPY2。不幸的是，我对R的了解很少，并且无法在下面的任何一种解决方案中使用。任何帮助/文学将不胜感激。

我从其他帖子中提取了一些东西，并创建了它：

使用RPY2

from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects import r
from pathlib import Path
import pyreadstat
pandas2ri.activate()

w = r('foreign::read.spss("%s", to.data.frame=TRUE)' % filename)
df = pandas2ri.ri2py(w)
df.head()
w.head()

错误：

rpy2.rinterface_lib.embedded.RRuntimeError: Error in foreign::read.spss("path to test.sav",  : 
  error reading system-file header

使用pyreadstat（这为我提供了列，但是当我尝试获取基础数据时出错了）

    meta = pyreadstat.read_sav(filename, metadataonly=True)
    cols = [x for x in meta[0]]
    df, meta = pyreadstat.read_sav(filename, usecols=cols)
    print(df)

错误：

pyreadstat._readstat_parser.PyreadstatError: STRING type with value 4/23/19 17:50 with date type

更新：

现在使用避风港，但仍然出现错误：

rdf = r(f'haven::read_sav("{filename}")')

错误：

ValueError: Invalid value NaN (not a number)

Answer 1

我使用pyreadstat完成，这是您的第二个选择：

df, metadata = pyreadstat.read_sav("path to file", metadataonly=True)

这将返回一个空的DF（仅列名）和所有元数据。 使用metadata.variable_value_labels，您将获得一个包含变量值的字典。

df, metadata = pyreadstat.read_sav("path to file", apply_value_formats=True) 

这将返回已替换所有值的DF。

这可能对https://ofajardo.github.io/pyreadstat_documentation/_build/html/index.html

有帮助

Answer 2

相反，您可以使用scipy.io.readsav库将var(--hex-parent-height, 10px)文件转换为字典

.sav

然后可以轻松地将字典转换为熊猫数据框。

Answer 3

我会使用SavReaderWriter package：

function regress(){

  // Look for the active step
  let activeStep = document.querySelector('.active');

  // Look for the previous step
  let previousStep = activeStep.previousSibling;

  // Get the width of the element   
  stepWidth = stepWidth - previousStep.clientWidth - 32;

  // Step backwards
  stepPlace--;

  // Count the steps
  let stepCount = document.getElementsByClassName('step').length;
  // Calculate the new width of the meter

  meterWidth = ((100/stepCount)*stepPlace);
  // Update the styling to show the new meter width
  progressMeter.style.cssText = "width:"+meterWidth+"%;"
  // Slide the text to the left using the width of the step element
  steps.style.cssText = "transform:translateX(-"+(stepWidth)+"px);" // <-- here
  // Remove the .active class from the active step
  activeStep.classList.remove('active');
  // Add the .active class to the newly active step
  previousStep.classList.add('active');
  console.log(stepWidth);
};

Answer 4

要在 # Take downloaded IFD csv's for 15 points, extract 1% AEP, 6 hour rainfall depths. files <- list.files(path = "C:PATH") for (i in 1:length(files)){ # Head of for-loop, length is 15 files assign(paste0("data", i), # Read and store data frames for row containing 6 hour depths read.csv2(paste0("C:PATH", files[i]), sep = ",", header = FALSE, nrows = 1, skip = 26)) } #final value in data frame, position [1,9] is the 1% AEP depth for 6 hours. Extract all of these values from the initial 15 data frames into new dataframes. for (i in 1:15) { SixHourOnePercentAEP[i] <- data[i][1,9] } 上构建/更新DiegoC的答案，如果已安装pyreadstat，则可以使用pd.read_spss。因此，就像这样简单：

pyreadstat

同样，您需要df = pd.read_spss("path_to_sav_file.sav") 才能使用pyreadstat，因此，如果弹出错误提示您安装pd.read_spss，请继续执行此操作。对于超级菜鸟：

pyreadstat

或

$ pip install pyreadstat