觉得这文章写的挺好，就自己收录一下，无其他目的2014年做过几个比较大型的SAS项目，今年接触接触pandas，想在两者说说自己的一些看法，对于SAS能处理的大数据，之前在民生银行的是SAS服务器配置的是128g内存 16核cpu 2t的硬盘空间，处理亿级别的数据还是毫无压力的，sas软件不得不说不只是一个单纯的统计软件，在数据挖掘这一块无可媲美的优势（非机器学习），既可以当
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2024-05-17 00:39:43
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# 使用Python打开SAS程序
在数据分析领域，SAS（Statistical Analysis System）和Python都是非常流行的工具。许多数据科学家和分析师需要将这两者结合起来，以便利用它们各自的优势。本文将介绍如何使用Python打开和运行SAS程序，并附带示例代码。
## 环境准备
在开始之前，请确保您已经安装了以下软件：
1. **Python**：建议使用Python
翻译：张玲校对：吴金笛本文约
3000字，建议阅读5分钟。 关于三种数据科学工具Python、R和SAS，本文从8个角度进行比较分析并在文末提供记分卡，以便你随时调整权重，快速做出选择。简介我们喜欢比较！从比较三星、苹果、HTC的智能手机，iOS、Android、Windows的移动操作系统到比较即将选举的选举候选人，或者选择世界杯队长，比较和讨论丰富了我们的生活。如果你
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2024-01-31 17:40:09
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在当今的数据分析和科学计算领域，Python和SAS是两种常用的工具。Python以其简单易学、生态丰富著称，而SAS则在统计分析和商业智能领域有着深厚的基础。随着数据驱动决策的重要性日益凸显，许多企业希望结合两者的优势，以提升数据处理和分析的效率。因此，如何让Python调用SAS程序成了一个常见的问题。
在实际场景中，用户通常会经历以下事件：
- 需要使用SAS进行复杂的数据分析
- 希望
{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云文件存储NAS是一个可共享访问，弹性扩展，高可靠，高性能的分布式文件系统。广泛应用于容器存储、大数据分析、Web 服务和内容管理、应用程序开发和测试、媒体
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2024-01-06 09:38:52
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（首先说明一下，偶才刚刚接触具体做程序，会一些基础的C和PHP，当然还有一些网页知识，在4月才注册滴JE账号。由此可见，偶是纯菜鸟一只呵呵。泡了有一个多月的JE，想说一说自己的一些感想。不对之处也请大家指出。）
都在说未来是SAAS时代。在我看来，软件大工业时代的到来，必然会挤占程序员的空间，然而却不至于让程序员成为非主流。毕竟现实世界太复杂，需要
记录《Python数据分析实战》一书中关于意大利北部沿海地区气象数据分析的练习。此次分析的目的是验证靠海对气候的影响，因此，选取10个城市分析他们的天气数据，其中5个城市距离海100公里以内，另外5个城市距离海100~400公里距离。此外，为了避免山区气候对天气数据造成影响，选取的城市均来自平原地区。 1. 加载数据集# 导入模块
import numpy as np
i
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2023-08-13 22:42:37
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# 如何使用 Python 程序导出数据转储（Dump）
作为一个初入编程领域的小白，学习如何使用 Python 程序进行数据转储是一个良好的开始。数据转储通常用于备份数据或用于分析。以下是实现 Python 程序跑 dump 的步骤和有效的代码示例。
## 流程概述
在开始编程之前，我们先来了解一下整个流程，以下是主要步骤：
| 步骤 | 描述
# IDEA跑Python程序教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
graph TB
A(启动IDEA) --> B(创建项目)
B --> C(编写代码)
C --> D(运行程序)
D --> E(查看输出结果)
```
## 2. 操作步骤
接下来，我们来逐步讲解每个步骤需要做什么。
### 步骤1：启动IDEA
- 首先，你需
原创
2023-12-02 11:37:58
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# 多核Python程序的实现指南
Python是一种高级编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习、网络开发等领域。不过，Python标准解释器（CPython）在执行多线程程序时，受到全局解释器锁（GIL）的影响，这就使得它在多核处理器上执行的效率受到限制。为了更有效地利用多个核心来提升程序性能，开发者可以使用几种技术，如`multiprocessing`模块、`concurrent.futur
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理
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2024-06-18 07:02:13
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# 在NAS上运行Python程序的指南
在现代数据处理和云计算的时代，网络附加存储（NAS）设备正在迅速崛起，并成为用户存储和管理数据的理想选择。对于那些希望在NAS上运行Python程序的用户来说，在这里我们将介绍如何高效地设置环境并编写代码。
## 什么是NAS？
网络附加存储（NAS）是一种专为数据存储而设计的设备，能够通过网络与多个用户或计算机共享文件。NAS通常配备有一个文件系统
# 用Notebook跑Python程序
## 简介
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，已经成为数据科学和机器学习领域最流行的语言之一。为了更方便地使用Python，开发人员和数据科学家广泛使用Jupyter Notebook（简称为Notebook）来编写和执行代码。本文将介绍Notebook的基本概念和使用方法，并提供一些示例代码来演示如何在Notebook中运行Python
原创
2023-07-31 11:54:35
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# 如何在 PyCharm 中运行 Python 程序
PyCharm 是一款优秀的 Python IDE (集成开发环境)，能帮助开发者快速且高效地编写代码。对于刚入行的小白来说，初次使用 PyCharm 可能会略显复杂。下面将为你详细讲解如何在 PyCharm 中运行一个简单的 Python 程序。
## 流程概述
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
相信了解SAS软件的朋友都知道，SAS主要由DATA步和PROC步组成，其中DATA步作为数据读入、清洗、整理的主要程序步，学好DATA就显得尤为重要。而了解DATA步，重中之重就得了解PDV（LogicalProgram Data Vector）。首先DATA步的处理分为两个阶段：◇编译◇执行编译由此可知，PDV在DATA步的编译阶段就已存在，那在DATA步的编译阶段究竟发生了什么事呢？1检查D
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2023-10-16 09:26:32
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大数据文摘出品编译：王转转Python已经得到了全球程序员的喜爱，但是还是遭到一些人的诟病，原因之一就是认为它运行缓慢。其实某个特定程序(无论使用何种编程语言)的运行速度是快还是慢，在很大程度上取决于编写该程序的开发人员自身素质，以及他们编写优化而高效代码的能力。Medium上一位小哥就详细讲了讲如何让python提速30%，以此证明代码跑得慢不是python的问题，而是代码本身的问题。时序分析在
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2024-08-29 21:41:48
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# SAS与Python的结合：数据分析的新选择
在数据科学的领域，SAS（Statistical Analysis System）和Python是两种广泛使用的工具。它们各自具有不同的优势，但在许多情况下，结合这两者的力量，可以极大地增强数据分析的能力。本文将从这两个工具的基本概念入手，探讨它们的特点及其结合使用的场景，最后给出简单的代码示例来展示这一结合的使用方法。
## 什么是SAS？
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。入门介绍pandas适合于许多不同类型的数据，包括：具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格
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2023-09-16 13:49:33
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最近团队在做代码移植，将C++代码用scala实现服务端的矩阵算法，做到最后一步发现C++的文件压缩是直接调用python脚本来实现的，本着一致性的原则，文件压缩也用scala来实现。但是测试的时候发现，这个压缩效率跟调用python执行相差太大了，2G的txt格式文件，用scala实现压缩用了将近200秒，但是用python只需要大约40秒，有点接受不了
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2023-12-15 09:56:15
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String exe = "python3"; String[] cmdArr = new String[]{exe, 脚本路径, 参数1, 参数2...}; Process process = Runtime.getRuntime().exec(cmdArr); InputStream is = ...
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2021-09-29 15:03:00
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