sas数据集A有变量卡号、账号、金额、响应码、审查员，数据集B变量有规则 日期 金额商户名称 审查员，现在需要将数据合并在一起，并将三天的金额求和，累计金额大于五万的数据提取出来、请写出代码

以下是将两个数据集合并并计算三天金额并提取累计金额大于五万的数据的代码：

import pandas as pd

# 读取数据集A和数据集B
df_a = pd.read_sas('dataset_A.sas7bdat')
df_b = pd.read_sas('dataset_B.sas7bdat')

# 合并数据集A和数据集B
df = pd.merge(df_a, df_b, on='审查员')

# 将日期转换为datetime类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 计算三天金额
df['三天金额'] = df.groupby(['卡号', '账号', '商户名称'])['金额'].rolling(window=3, min_periods=1).sum().reset_index(drop=True)

# 提取累计金额大于五万的数据
df = df[df['三天金额'] > 50000].reset_index(drop=True)

# 输出结果
print(df)

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据数据集的具体情况进行调整。

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sas数据集A有变量卡号、账号、金额、响应码、审查员，数据集B变量有规则 日期 金额商户名称 审查员，现在需要将数据合并在一起，并将三天的金额求和，累计金额大于五万的数据提取出来

可以使用 SQL 语句来实现数据合并和求和操作，具体步骤如下：

1. 创建一个新的数据表，包含变量卡号、账号、金额、响应码、规则、日期、商户名称和审查员这些字段。

2. 使用 SQL 的 JOIN 操作将数据集 A 和数据集 B 合并在一起，连接字段为审查员。

3. 使用 SQL 的 GROUP BY 操作将数据按照审查员、日期和商户名称进行分组，然后使用 SUM 函数计算每个分组的金额总和。

4. 使用 SQL 的 HAVING 操作筛选出累计金额大于五万的数据，将这些数据插入到新的数据表中。

5. 最后，将新的数据表导出为一个新的数据集，即可得到所需的结果。

对于 Lua Closure Factory 完整代码和中文加密的问题，我也可以提供相应的答案，如果您有需要的话。