如何通过保留精确数据将 SPSS 文件转换为 Pandas CSV？

编程问答 2022-05-22

问题描述

我有一个包含 10031 行和 3770 列的 SPSS 数据文件。我需要在 Pandas 中使用它。 我使用 pyreadstat 和 read_spss 将 SPSS 文件转换为 Dataframe 和 CSV 文件。

成功了；所有行和列都已导入到数据框 /CSV 文件中。但是数据框和CSV文件存在巨大差异。数据框中列的值与 SPSS 不同。所以基于列值的行数不等于SPSS。

一个例子，主 SPSS 文件有一列的值为 1、2 和 -1。 1,2 和 -1 的行数分别为 7792、2237、2。但是在数据框中，分别是7756、2273和3。这发生在其他列。我不明白为什么数据框或 CSV 文件中的列和行中的值已更改。它产生错误的输出。

SPSS 中的输出：

Valid   Yes 1   7792
        No 2    2237
      Total    10029
Missing -1         2
Total          10031

Python 输出：

df,Meta = pyreadstat.read_sav("mycsv.sav")
df.to_csv("newcsv.csv")

df.groupby('column1').size()

出： 第一列

1.0    7756
2.0    2272
dtype: int64

Pandas 1.0 和 2.0 的输出应该和 SPSS 的 7792 和 2237 匹配。但是 Pandas 的输出不同。

谁能解释一下吗？

解决方法

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