Python sas中的双向查找

假设我有一个（9000x9000）表，如下所示：

 zone 304  305  306  307  308 ...

  001   1    2    8    9   12 ...
  002   6    8    3    7    1 ...
  003   4    8    1   12    9 ...
  004   2    7    3   16   34 ...
  ...

主数据表如下所示：

  package #    weight    origin    destination    zone
       123      2oz       004          305        7 to be inputted here
        .
        .
        .

我需要SAS输出对应于给定有序对的“区域”。我担心唯一的方法是使用某种类型的循环。例如，在上面的示例中，起始值来自行标签，目标值来自列标签。交点是我需要指定给“区域”的目标值

使用python数据争用库的解决方案也可以

此外，9000x9000表是一个Excel CSV文件

我的方法：

将数据集加载到临时数组（9000x9000）中，然后根据需要查找每个元素。可能是内存密集型的，但9000*9000对我来说似乎足够小了

另一种安全的方法是将数据转换为长格式：

Key1 Key2 Value  
001 304 1  
001 305 2
...

然后，在任何语言中，它都会变成一个连接/合并而不是查找

您还可以使用PROC IML，它将数据作为矩阵加载，然后您可以使用索引进行访问 SAS中也有通过合并（主要使用VVALUEX）执行此查找的方法

如果不知道您将如何使用它，我无法提供更多信息

编辑：添加了第三个选项，即IML。基本上有很多方法可以做到这一点，最好的方法取决于你计划如何整体使用它

编辑2： 1.将第一个数据集导入SAS（PROC导入） 2.使用PROC转置进行转置 3.按源-目的地合并data step或PROC SQL，这将是直接的。在这一点上，它实际上是一个具有2个键的标准查找

我的方法：

将数据集加载到临时数组（9000x9000）中，然后根据需要查找每个元素。可能是内存密集型的，但9000*9000对我来说似乎足够小了

另一种安全的方法是将数据转换为长格式：

Key1 Key2 Value  
001 304 1  
001 305 2
...

然后，在任何语言中，它都会变成一个连接/合并而不是查找

您还可以使用PROC IML，它将数据作为矩阵加载，然后您可以使用索引进行访问 SAS中也有通过合并（主要使用VVALUEX）执行此查找的方法

如果不知道您将如何使用它，我无法提供更多信息

编辑：添加了第三个选项，即IML。基本上有很多方法可以做到这一点，最好的方法取决于你计划如何整体使用它

编辑2： 1.将第一个数据集导入SAS（PROC导入） 2.使用PROC转置进行转置 3.按源-目的地合并data step或PROC SQL，这将是直接的。在这一点上，它实际上是一个具有2个键的标准查找

您可以使用它，它有一个内置的函数来读取excel文档：

因此，对于此文件：

输出：

67

您可以使用，它有一个内置函数来读取excel文档：

因此，对于此文件：

输出：

67

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如果使用矩阵，查找时间是恒定的，尽管它有很大的内存开销。如果将CSV作为SAS数据集读取，为什么不能使用“select from where=”运行PROC SQL？如果使用矩阵，查找时间是恒定的，尽管它有很大的内存开销。如果将CSV作为SAS数据集读取，为什么不能使用“select from where=”运行PROC SQL“select from where=“？我要将输出值保存到csv文件中的另一列如何将数据转换为您建议的选项2？最左边的列和顶行有一个通用名称”区域3“。但是您需要查找的值来自哪里？这是你问题中遗漏的部分。您可以使用PROC transpose:）转换数据。有序对的值将来自OPI中引用的主数据表。我要将输出值保存到csv文件中的另一列。我如何转换数据，使其看起来像您建议的选项2？最左边的列和最上面的行有一个共同的名称“Zone3”。但是您需要查找的值来自哪里？这是你问题中遗漏的部分。您可以使用PROC transpose:）对数据进行转置。有序对的值将来自OPS中引用的主数据表。如果我将文件保存为csv，这将起作用，如果列/行标签不是整数，但stringsIt将起作用，只要您没有重复的列/行名称。Pandas确实有一个

read_csv（）

函数，如果我将文件另存为csv，该函数也会起作用，如果列/行标签不是整数，但stringsIt也会起作用，只要没有重复的列/行名称。熊猫也有一个

read\u csv（）

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