跳到主要內容

Python與SAS資料處理入門--累加處理

當資料歸戶需要加總多筆數值或累計次數成為一筆資料時就會需要用到累加的處理。

 

我們在做資料處理時，經常拿到的資料並非整理完成可直接進行統計分析的檔案。資料的呈現可能是個流水帳的方式，也就是同一個ID或是歸戶編號會有多筆資料，而在分析上我們需要將資料整合成1筆，才能進行後續的處理。

²  情境1：就診次數

每次的就診紀錄就是1筆資料，但每個人可能會有不只一次的就診紀錄，如果我們需要分析每個人的平均就診紀錄時，就會需要累計這段時間的就診次數。 

²  情境2：每月支出

另一個簡單好理解的範例是計算每個月的花費支出，每個月都有多次的消費支出紀錄，那如果需要知道每個月支出的總金額，就需要以月為歸戶單位，加總該月的花費。

 

以簡單例子進行操作

延續之前的資料，以手上這份滿意度調查問卷來操作，累計每個人填答的次數。


在進行累計的操作前必須十分清楚資料需要歸戶的單位。以情境1來說，歸戶的單位是人；情境2歸戶的單位是月份。

 

以SAS進行資料累計


  1. proc sort data= y_2019; by id Q_date; run; /*依照ID 跟填寫日期做排序*/
  2. data  test; set y_2019; 
  3. by id Q_date;
  4. if first.id then count=0; /*這邊會用到if…then的概念*/
  5. count+1;
  6. if last.id; /*保留最後1筆ID的資料*/
  7. keep id count;
  8. run;

這邊會需要用到排序的語法，在歸戶之前需要依照歸戶的單位進行排序。爾後使用if…then的概念進行累計，這部分可理解為，依照ID排序後，遇到每個不同ID的第一筆資料，count這個變項的數值就歸零，從新開始累計，每遇到相同的ID就加1。最後歸人，保留每個人最後1筆的資料。

執行完成後就可以得到每個人問卷填寫的次數。

 

以Python進行資料累計


  1. y_2019["count"]= y_2019['ID'].groupby(y_2019["ID"]).cumcount()
  2. y_2019=y_2019.drop_duplicates (subset=["ID"],keep="last") #歸筆，同ID保留最後1筆資料
  3. y_2019["count"]=y_2019["count"]+1  # cumcount()函數起始值為0，因此全體+1
  4. y_2019=y_2019[["ID","count"]]

Python跟SAS的區別：

(1) Python所使用的pandas套件在進行累計時，不需要先進行排序的動作。

(2) cumcount()函數起始值為0


不論是熟悉SAS或是Python的處理方式，只要能理解其中任一個運作的概念，就可以靈活運用在各種不一樣的情境中。

標籤

標籤：

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

如何快速註冊統合分析題目~以PROSPERO為例

初步檢索心中的愛 當心目中有一個理想題目時，為避免地球上另一個人也同時跟你想的一樣，而且還比我們早發表，若等我們發表時才發現，當下一定很扼腕，有了註冊系統除了幫自己先占好位子，也可以同時確認這個題目是否已經有人正在做了，不用浪費時間投注在上面。很多人其實不曉得實際上到底要如何註冊，以下一起註冊吧。 什麼是 PROSPERO??   PROSPERO (International prospective register of systematic reviews) 是一個國際前瞻性系統性文獻回顧評價系統，由美國國立衛生研究院 NIHR （ National Institute for Health Research ）資助，由英國約克大學 CRD(Centre of Reviews and Dissemination) 創立，針對將已完成的評價或正進行中的計畫做紀錄。 目的：避免重複並減少報告偏見的機會，增加透明性。                 步驟流程 Step 1 ：檢索主題 先確認其他人是否對這主題感興趣，有人捷足先登了嗎 ?? 也可以確認目前流行的趨勢是哪類型的研究等。 Step 2 ：註冊帳號 ID 先到 PROSPERO 官網 ，填寫基本資料後註冊 ID 。 Step 3 ：點選註冊文獻 review 要需先有帳號後才能註冊題目，進入頁面後依指示一步一步操作。 以下是網頁步驟，依研究對象是人群還是動物選擇按鈕點選，一般我們都是人群研究，選紫色。同時須確認以下五步驟是否都經過檢驗了。 第 1 步 檢查納入標準。 第 2 步 確保您的 protocol 處於（接近）最終形式。 第 3 步 搜尋 PROSPERO ，以確保評論尚未被註冊。 第 4 步 搜尋 PROSPERO ，以確保您沒有不必要地重複由另一個團隊進行的審核或先前已註冊的審核 第 5 步 開始註冊 Step 4 ：點選相關事前準備工作進度。 這裡有一系列問題須皆回答完，才能進行下一步...
張貼留言
閱讀完整內容

python與SAS資料處理-歸人與排除重複

  歸人顧名思義就是將一個人多筆的資料整合，每人只留下 1 筆。   通常取得的資料都是原始資料，並未經過整理。例如手上有疑份顧客購物紀錄，裡面有每個顧客在這 1 年內的每筆消費紀錄，這是一份以每次消費紀錄為 1 筆的紀錄形式，所以一個人可以有多筆的消費紀錄。當我們想要知道這些消費紀錄源自於多少顧客的購買時，這時候就需要用到歸人的概念，將資料轉換為每一個人只有 1 筆資料的紀錄形式 ( 如下圖所示 ) 。 以 SAS 進行資料歸人 歸人留 1 筆消費紀錄 proc sort data =cost; by ID time; run ; /* 在規筆前依照 ID 跟消費日期做排序 */ data cost_1; set cost; by ID; if first.id; run ;   /* 保留第一筆資料 */   之前已經有針對 proc sort 的排序語法進行說明，有需要可參考這篇 文章 ， SAS 排序的設定值為升冪，也就是說每個人都會從最早那次的紀錄開始往後排序，所以用 first.id 就可以留下每個人最早那次的消費紀錄。 這邊也可以用排除重複的概念保留 1 筆資料 proc sort data =cost out =cost_2 nodupkey ; BY ID; run ; 利用 nodupkey ，將 ID 重複的資料刪除，僅保留每個 ID 第一次出現的該筆紀錄。   歸人累計所有消費金額 proc sort data =cost; by ID time; run ; data cost_1; set cost; by ID; if first.id then count= 0 ;/* 每個人第一筆資料都令 count=0*/ count+NT;/* 同 ID 累計 NT 數值 */ if last.id; run ;   除了要歸人以外，還要累計每個仁所有的消費金額，所以這邊就會創建一個 count 欄位，每一個人的第一筆 ID 令 count=0 ，在同樣 ID 時累加 NT 的數值，最後每個人保留最後一筆 ID ，也就是最後累計的總額。 以 Python 進行資料歸人...
張貼留言
閱讀完整內容

python與SAS資料處理入門--資料匯入匯出

為什麼要學程式語言，不能用 excel 做大型資料的處理 不建議使用 excel 做大型資料處理的原因有 2 點， (1)excel 行列的限制， 2003 年以前的版本，最大資料列筆數為 65,536 行、欄位數最多為 256 列， 2007 之後的版本雖然行列都有擴展，最大資料列筆數可達到 1,048,576, 行、欄位數最多為 16,384 列，但對於現在隨便動輒幾億筆的資料來說，這真的不算什麼，因此實務上可能會遇到一份資料得分成好幾個 sheet 儲存的情況。 (2) 資料量太大，可能會遇到 excel 執行上耗時的問題。 對於即將跨入大數據的人而言， SPSS 雖然也是個不錯的選項，具有操作簡單之優勢，短期內可快速掌握，但也因介面以選單式操作為主，使用彈性相對受限，此外對於大數據處理效率也較差，如果 未來工作上需經常面對大數據 ( 例如 : 醫學資料庫、商業資料庫 ) ，建議可以直接選擇學習 SAS 、 R 或是 Python 。 以下就挑選 SAS( 付費軟體 ) 以及近年很熱門的 Python( 開源軟體 ) ，從基本的資料匯入、匯出開始介紹起。不論 SAS 或是 Python 皆可以匯入許多不同類型的檔案格式，本文就挑選幾個可能比較常接觸到的類型做說明。 以 SAS 進行操作 介面 執行 SAS 會經常使用到的視窗有幾個部分，以下簡述其用途 : (1) 編輯器：指令輸入，未來相關語法的編輯都在該視窗完成。 (2) 日誌：顯示指令執行結果，如果有程式上的執行錯誤，皆顯示於該視窗。 (3) 結果：分析結果的索引，方便使用者管理結果的部分。 (4) 檔案總管：資料集的管理，可於此處點選瀏覽資料內容。 資料匯入 (proc import) ²      Excel 檔案匯入 proc import datafile = "c:\test.xlsx" /* 資料匯入的路徑 */ out =test  /* 資料匯入後的名稱 */ dbms =xlsx replace; /* 輸入檔案的類型 */ sheet = " Sheet" ; /* 選擇讀取的工作表 */ getnames =YES; /* 第一...
張貼留言
閱讀完整內容