将 pandas df 导出到 SAS xpt（xport 模块）：日期转换为字符串
export pandas df to SAS xpt (xport module): date converted to string
编辑 2021 年 9 月 27 日 19:20
如果我将长度更改为：
- 1 : return D
- 2：return2020 年 12 月 23 日
- 3-8：return 2021 年 4 月 9 日（预计）
- 大于 9 : 引发错误
没看懂...
编辑 2021 年 9 月 27 日 18:30
我认为问题可能出在日期格式上，对于 SAS，日期格式应该是自 1960 年以来的天数
所以我已经像这样转换了我的日期，并将数据集的格式更改为 ddmmyy10.
但是现在，我可以打开 xpt 文件，但是当我想查看数据时，出现错误:
我想从 Pandas 数据帧生成 xpt 文件（SAS 传输格式），但不了解 xport.v56.dump 函数的工作原理。
Dataframe 可能包含整数、浮点数、字符串和 date/datetime 但似乎 xpt 库数据集只有字符或数字而不是 Date/Datetime。
如果我尝试使用日期时间 xport 字段，我收到错误 Could not coerce column {column!r} to {dtype}...
例如上面的变量#17和#18应该是datetime
是否可以使用 ddmmyy10 定义类型 'Datetime'。 SAS 格式？
也许我对 xpt 文件格式有什么误解？
If I change Length to 7 or 8 it works but not with >=9
这是你的问题！在 SAS 中，数字变量的长度是用于存储数字的 字节 的数量。 SAS 中的所有数字都是 8 字节数字；您不能存储超过 8 个字节的数字。你可以少用，但不应该。
数字变量中的长度不是显示宽度，它是在格式中控制的。在字符变量中，在单字节字符集中，它确实重叠（它们是相同的，长度和显示宽度，大部分），因此常见的混淆。
编辑 2021 年 9 月 27 日 19:20
如果我将长度更改为：
- 1 : return D
- 2：return2020 年 12 月 23 日
- 3-8：return 2021 年 4 月 9 日（预计）
- 大于 9 : 引发错误
没看懂...
编辑 2021 年 9 月 27 日 18:30
我认为问题可能出在日期格式上，对于 SAS，日期格式应该是自 1960 年以来的天数 所以我已经像这样转换了我的日期，并将数据集的格式更改为 ddmmyy10.
但是现在，我可以打开 xpt 文件，但是当我想查看数据时，出现错误:
我想从 Pandas 数据帧生成 xpt 文件（SAS 传输格式），但不了解 xport.v56.dump 函数的工作原理。
Dataframe 可能包含整数、浮点数、字符串和 date/datetime 但似乎 xpt 库数据集只有字符或数字而不是 Date/Datetime。
如果我尝试使用日期时间 xport 字段，我收到错误 Could not coerce column {column!r} to {dtype}...
例如上面的变量#17和#18应该是datetime
是否可以使用 ddmmyy10 定义类型 'Datetime'。 SAS 格式？
也许我对 xpt 文件格式有什么误解？
If I change Length to 7 or 8 it works but not with >=9
这是你的问题！在 SAS 中，数字变量的长度是用于存储数字的 字节 的数量。 SAS 中的所有数字都是 8 字节数字；您不能存储超过 8 个字节的数字。你可以少用，但不应该。
数字变量中的长度不是显示宽度，它是在格式中控制的。在字符变量中，在单字节字符集中，它确实重叠（它们是相同的，长度和显示宽度，大部分），因此常见的混淆。