AI を使用して SAS からソース コードへの変換を行うには、自然言語処理 (NLP) 技術と機械学習アルゴリズムを使用してソース コードを分析および理解する必要があります
| 翻訳の問題 | SAS 構文の例 | Python 構文の例 | スコア (1-10) |
|---|---|---|---|
| データステップ vs. Pandas DataFrame | data new; set old; run; |
new = old.copy() |
7 |
| 欠損値の処理 | if missing(var) then var = 0; |
var.fillna(0, inplace=True) |
6 |
| PROC SQL vs. Pandas クエリ | proc sql; select * from table; quit; |
table.query('...') |
8 |
| マクロ変数 | %let var = value; |
var = 'value' |
5 |
| フォーマットとインフォーマット | format var date9.; |
var = pd.to_datetime(var).dt.strftime('%Y-%m-%d') |
7 |
| データのマージ | merge dataset1 dataset2; |
pd.merge(dataset1, dataset2) |
4 |
| 統計手法 | proc means data=dataset; run; |
dataset.describe() |
6 |
| 出力配信システム | ods pdf file='output.pdf'; |
output.to_pdf('output.pdf') |
8 |
| 配列処理 | array arr[3] x1-x3; |
arr = [x1, x2, x3] |
7 |
| 条件ロジック | if condition then output; |
if condition: output() |
3 |
SASでは、データステップはデータ操作の基本的な要素です。例えば：
data new;
set old;
run;
Pythonでは、Pandasライブラリを使用して、既存のDataFrameをコピーして新しいDataFrameを作成します：
import pandas as pd
new = old.copy()
SASのデータステップに関する詳細は、SAS ドキュメントを参照してください。
SASでは、missing()関数を使用して欠損値を処理できます：
if missing(var) then var = 0;
Pythonでは、Pandasのfillna()メソッドを使用できます：
var.fillna(0, inplace=True)
SASにおける欠損値の処理の詳細については、SAS 欠損値ドキュメントを参照してください。
SASでは、データをクエリするためにPROC SQLを使用します：
proc sql;
select * from table;
quit;
Pythonでは、Pandasを使用して同様の機能を実現できます：
result = table.query('...')
PROC SQLに関する詳細は、SAS PROC SQL ドキュメントを参照してください。
SASでは、マクロ変数を使用できます：
%let var = value;
Pythonでは、単に変数に値を割り当てます：
var = 'value'
SASのマクロ変数に関する詳細は、SAS マクロドキュメントを参照してください。
SASでは、変数をフォーマットできます：
format var date9.;
Pythonでは、Pandasを使用して日付をフォーマットできます：
var = pd.to_datetime(var).dt.strftime('%Y-%m-%d')
SASにおけるフォーマットに関する詳細は、SAS フォーマットドキュメントを参照してください。
SASでは、データセットをマージできます：
merge dataset1 dataset2;
Pythonでは、Pandasのmerge()関数を使用します：
merged = pd.merge(dataset1, dataset2)
SASにおけるデータセットのマージに関する詳細は、SAS マージドキュメントを参照してください。
SASでは、さまざまな統計手法が提供されています：
proc means data=dataset;
run;
Pythonでは、describe()メソッドを使用できます：
dataset.describe()
SASにおける統計手法に関する詳細は、SAS 統計手法ドキュメントを参照してください。
SASでは、出力配信システム（ODS）を使用します：
ods pdf file='output.pdf';
Pythonでは、matplotlibやpandasなどのライブラリを使用してPDFにエクスポートできます：
output.to_pdf('output.pdf')
SASにおけるODSに関する詳細は、SAS ODS ドキュメントを参照してください。
SASでは、配列を定義できます：
array arr[3] x1-x3;
Pythonでは、通常リストを使用します：
arr = [x1, x2, x3]
SASにおける配列に関する詳細は、SAS 配列ドキュメントを参照してください。
SASでは、条件ロジックは次のように表現されます：
if condition then output;
Pythonでは、次のように使用します：
if condition:
output()
SASにおける条件文に関する詳細は、SAS 条件ロジックドキュメントを参照してください。