读取大于内存的大型 SAS 文件 n Python

当处理大型 SAS 文件时，如果文件大小超过了可用内存，则需要实现一些技术来使其能够加载和处理。使用 Python 解决这个问题是很常见的。

下面是一些可以帮助你读取大型 SAS 文件的技术和步骤：

使用 Pandas 读取 SAS 文件

Pandas 是一个 Python 数据分析库，支持读取多种文件格式，包括 SAS 文件。使用 Pandas 可以直接读取 SAS 数据集，并且处理大于内存的数据文件变得更加容易。

为了使用 Pandas 读取 SAS 文件，需要安装 Pandas 库。可以使用以下代码在 Python 中安装 Pandas：

pip install pandas

现在，可以使用 read_sas() 函数来读取 SAS 文件：

import pandas as pd

df = pd.read_sas('filename.sas7bdat', format='sas7bdat')

请注意，Pandas 默认使用内存映射，这意味着它只会加载文件中使用的那些列。如果需要加载全部列，则需要传入参数 usecols='all'。

此方法适用于较小的 SAS 文件。当 SAS 文件过大时，Pandas 可能会导致 OutOfMemory 错误。

使用 Dask 读取 SAS 文件

Dask 是一个分布式计算库，可以更好地处理大型数据集。Dask 支持读取 SAS 文件格式，并且提供分布式计算实现。

为了使用 Dask 读取 SAS 文件，需要安装 Dask 库。可以使用以下代码在 Python 中安装 Dask：

pip install dask

现在，可以使用 read_sas() 函数来读取 SAS 文件。但是，与 Pandas 不同，在 Dask 中，数据仅以延迟方式加载，并在计算时分批处理。

import dask.dataframe as dd

df = dd.read_sas('filename.sas7bdat', format='sas7bdat')

使用 Dask 可以处理比内存更大的数据集，而不会出现错误。但是，由于它是基于计算的，因此可能需要更多时间来处理数据集。

使用 SAS7BDAT 库读取 SAS 文件

SAS7BDAT 是一个 Python 库，它可以直接从 SAS7BDAT 文件读取大型 SAS 文件。SAS7BDAT 可以解析 SAS 文件的元数据，并按需提取数据。

为了使用 SAS7BDAT 库读取 SAS 文件，需要安装 SAS7BDAT 库。可以使用以下代码在 Python 中安装 SAS7BDAT：

pip install sas7bdat

现在，可以使用 SAS7BDAT 库的 SAS7BDAT() 函数来读取 SAS 文件：

from sas7bdat import SAS7BDAT

with SAS7BDAT('filename.sas7bdat') as f:
    df = f.to_data_frame()

使用 SAS7BDAT 库读取大型 SAS 文件是很容易的。它是一种轻量级的、可用性高且高速的方式，因此特别适用于大型 SAS 数据集的处理。

在本文中，我们介绍了三种处理大型 SAS 文件的方法：使用 Pandas、Dask 和 SAS7BDAT 库。每种方法都有其优点和劣势，需要根据实际情况选择合适的方法。