sas 创建数据集9列11334797行freq 只读取6232395个观测
时间: 2024-03-30 13:40:39 浏览: 12
你好!针对你的问题,我理解你是在使用 SAS 软件创建数据集时,读取了一个包含 11334797 行的数据文件,并使用 freq 选项创建了一个包含 9 列的数据集,但是只读取了其中的 6232395 个观测。这种情况可能是由于数据文件中存在格式问题、数据类型不匹配、数据记录不完整等原因导致的。你可以尝试检查数据文件的格式是否正确,或者使用 SAS 的数据清洗和转换功能来处理数据文件,以便能够正确地读取所有观测。另外,你也可以尝试增加 SAS 的内存限制或使用其他方式来提高数据读取的效率。希望能对你有所帮助!
相关问题
按小时读取AIS数据集的python代码
以下是一个示例代码,用于按小时读取AIS数据集:
```python
import pandas as pd
# 读取AIS数据集
df = pd.read_csv('ais_data.csv')
# 将时间戳转换为datetime格式
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# 按小时分组
df_hourly = df.groupby(pd.Grouper(key='Timestamp', freq='H')).apply(lambda x: x)
# 打印每小时的数据量
for name, group in df_hourly.groupby(pd.Grouper(freq='H')):
print(name, len(group))
```
在这个示例中,我们使用pandas库来读取AIS数据集。然后我们将时间戳转换为datetime格式,并使用groupby函数按小时分组。最后,我们遍历每个小时的数据,并打印每小时的数据量。请注意,这个示例假设数据集中的时间戳是格式为"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"的字符串,如果您的数据集中的时间戳格式不同,则需要相应地调整代码。
读取文件夹中的AIS数据集并按分钟进行分割
好的,我可以帮你实现这个功能。首先需要明确一下问题的具体需求和条件:
1. 数据集的格式是怎样的?
2. 按分钟分割的意思是每个文件包含一分钟的数据吗?
3. 数据集的大小是否可以一次性读取到内存中?
假设数据集格式为csv,每个文件包含一秒钟的数据,数据集大小可以一次性读取到内存中。那么下面是实现的代码:
```python
import os
import pandas as pd
# 设置数据集路径和分割后的文件夹路径
data_dir = 'path/to/data'
output_dir = 'path/to/output'
# 遍历数据集文件夹中的所有文件
for file_name in os.listdir(data_dir):
# 读取csv文件
df = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, file_name))
# 将时间戳转换为DatetimeIndex
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'], unit='s')
df = df.set_index('Timestamp')
# 按分钟进行分割
minute_groups = df.groupby(pd.Grouper(freq='1Min'))
# 将每个分组保存为一个新文件
for minute, minute_group in minute_groups:
minute_file_name = f"{file_name[:-4]}_{minute.strftime('%Y%m%d-%H%M%S')}.csv"
minute_group.to_csv(os.path.join(output_dir, minute_file_name))
```
上面的代码中,我们使用了Pandas库来读取和处理csv文件。首先遍历数据集文件夹中的所有文件,对于每个文件,读取数据并将时间戳转换为DatetimeIndex。然后按分钟进行分割,将每个分组保存为一个新文件。新文件的命名方式为原文件名加上时间戳。注意,我们使用了strftime函数将时间戳转换为字符串格式,便于作为文件名的一部分。