我有一个戴尔PowerEdge,需要更换其中的一个SAS驱动器在它。我注意到,我所订购的供应商没有销售特定的“戴尔”SAS替换驱动器,但他们有似乎兼容的SAS (15000 from /146 to /SAS)驱动器。
问题是,他们被贴上了"IBM“、"HP”和"Fujtisu“的标签。他们中的每一个似乎都有他们自己类型的热交换机制附加在图片上。
我假设这是好的,我会简单地松开驱动器从那个外壳,并把它放在我的戴尔热交换托盘?
我正在将每个sas数据集从目录列表转换为熊猫中的单个数据
import os
import pandas as pd
import pyreadstat as pyd
os.chdir(r'XX\XX\XX\XXX')
假设默认目录包含sasdatset列表。
aa.sas7bdat
bb.sas7bdat
cc.sas7bdat
dd.sas7bdat
ee.sas7bdat
现在,我正在创建字典,它使用pyd.read_sas7bdat导入到单个数据框架来迭代每个sas数据集。
ddict={}
for file in os.listdir():
我必须从SAS数据集中转储数据。我发现了一个名为sas7bdat.py的Python模块,它说它可以读取SAS .sas7bdat数据集,而且我认为,由于需要其他功能,用Python而不是SAS来完成项目会更简单、更直接。然而,交互式Python中的帮助(Sas7bdat)并不是很有用,我能找到的转储数据集的唯一示例如下所示:
import sas7bdat
from sas7bdat import *
# following line is sas dataset to convert
foo = SAS7BDAT('/support/sas/locked_data.sas7bdat
我想在R中打开一个SAS数据格式的.sas7dbat。
我找到了一个包: (p 237),但我不懂语法。
现在,当我想导入librabry中的dataset数据时,我会这样做:
编辑:
测试<-sas.get(libraryName=“C:/Users/./lib”,member="data")
出现了一个SAS日志窗口,但我有以下错误消息:
Error in sas.get(libraryName = "C:/Users/.../lib", :
SAS job failed with status 127
In addition: War
压缩SAS数据集的最佳方法是什么?下面是我尝试使用SAS和Putty的代码。在SAS中,我没有收到一条日志显示这件事是否成功。我确实得到了一个!感叹号。在Putty,我也没有收到任何信息,如果成功与否。在SAS或Putty中压缩大型数据集的最佳和最快方法是什么?此外,是否有一种方法可以同时进行多个数据集?另外,我觉得原木也不错。谢谢!
SAS
LIBNAME ZIP '/server/department/analytics/data/PROJECT/';
x gzip /server/department/analytics/data/PROJECT/req1_txns1.s