Introdução

Nos dias de hoje, a análise de dados é uma habilidade essencial em diversas áreas. O SAS e o Python são duas ferramentas poderosas que, quando integradas, podem potencializar suas capacidades analíticas e de visualização. Este tutorial busca explorar essa integração, detalhando como utilizar scripts Python dentro do ambiente SAS para manipulação de dados, realizar análises avançadas e criar visualizações interativas. Ao longo do artigo, discutiremos aspectos práticos, ferramentas recomendadas para facilitar a integração e exemplos de como combinar a robustez do SAS com a flexibilidade do Python. Prepare-se para aumentar sua eficácia na análise de dados e aproveitar o melhor de ambos os mundos.

Etapas

  1. Pré-requisitos e Ambiente

    Para iniciar, é essencial que você tenha o SAS e o Python instalados em sua máquina, bem como a biblioteca SASPy, que permite a comunicação entre Python e SAS. Além disso, a instalação do Jupyter Notebook pode ser útil para testes rápidos.

    commands
    # Verifique se o SAS está instalado
    sas -version
    # Instalar SASPy
    pip install saspy

  2. Configurando o SASPy

    Para que o Python consiga se comunicar com o SAS, você precisa configurar o SASPy. Crie um arquivo de configuração `sascfg.py` com as informações necessárias para conectar seu ambiente Python ao SAS.

    sascfg.py
    SAS_config_names = ['default']

default = {
    'saspath': '/path/to/sas',
    'encoding': 'utf-8',
    'options': '-nosplash'
}

  3. Conectando ao SAS com Python

    Utilize a biblioteca SASPy para estabelecer uma conexão com o SAS de seu script em Python. Nesse passo, vamos testar a conexão ao SAS e verificar se tudo está funcionando corretamente.

    connect_to_sas.py
    import saspy
sas = saspy.SASsession()
print(sas)

  4. Executando Código SAS a partir do Python

    Uma vez conectado, você pode executar código SAS diretamente do seu programa Python. Neste passo, você irá criar um DataFrame em SAS e recuperá-lo no Python.

    run_sas_code.py
    sas.submit("data test;
  x = 1;
  output;
;
run;")
result = sas.sasdata('test')
print(result.to_df())

  5. Análise Avançada com Pandas e SAS

    Uma das grandes vantagens da integração é a capacidade de usar as funcionalidades do Pandas para análises mais profundas. Neste exemplo, você utilizará um DataFrame do SAS e irá aplicar operações do Pandas.

    advanced_analysis.py
    import pandas as pd
sas_data = sas.sasdata('test')
df = sas_data.to_df() 
df['new_col'] = df['x'] * 2
print(df)

  6. Visualizações Interativas com Matplotlib

    Após aplicar suas análises, o próximo passo é criar visualizações. Use a biblioteca Matplotlib para gerar gráficos com os dados obtidos do SAS.

    visualization.py
    import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(df['new_col'])
plt.title('Gráfico de nova coluna')
plt.xlabel('Índice')
plt.ylabel('Valor')
plt.show()

  7. Exportando Resultados para SAS

    Depois de realizar análises e visualizações, pode ser necessário exportar os resultados de volta para o SAS. Aprenda a usar o método `to_sasdata` para enviar DataFrames do pandas de volta ao SAS.

    export_to_sas.py
    sas_data = sas.sasdata('new_data')
sas_data.set_df(df)
sas_data.to_sasdata('new_data.sas7bdat')

  8. Testando a Integração

    Garanta que sua integração está funcionando corretamente criando um teste simples que encapsule as principais funcionalidades discutidas neste tutorial.

    test_integration.py
    def test_integration():
    assert True  # Insira testes adequados para validar a integração

  9. Conclusão da Integração

    Finalize realizando um resumo dos passos dados e como o fluxo de trabalho entre SAS e Python otimiza suas análises.

    summary.py
    # Resuma o que foi feito e como os dados foram processados entre SAS e Python.

Conclusão

Neste tutorial, exploramos como integrar o SAS com Python, maximizando a eficácia de análise de dados. Começamos pela configuração do ambiente, passando pela realização de análises, visualizações e até mesmo exportação de dados. Essa sinergia entre SAS e Python não só oferece flexibilidade ao analista de dados, mas também potencializa as análises exploratórias e a visualização nos projetos de data science. Ao dominar essas práticas, você estará mais bem equipado para lidar com complexidade nas suas análises de dados.

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#SAS #Python #DataAnalysis #DataScience #SASPy