sax basic 和 python

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都是spss的脚本语言，basic是老的，python是新的，我没人指点，差点学了老的。<br/><br/>我想找用python写过spss script的朋友分享一下在生产环境中遇到的问题和解决思路和源码。<br/><br/>另外看到有材料说spss支持R语法了，不知道有谁试过。<br/>

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关键词：python Basic ASIC ASI SIC Basic sax python

首先是环境的准备。在已经安装了 SPSS Statistics 和 R 语言的环境中，需要新安装软件包 SPSS Statistics Essentials for R 来实现在 SPSS Statistics 中调用 R 语言。
这个新的软件包就像一座桥梁将两个统计分析软件联系起来。
  
  
图 1. 用 Essentials for R 连接 R 语言和 SPSS Statistics
  
但应注意的是，针对不同的 SPSS Statistics 版本，需要有相对应的 R 语言版本和 SPSS Statistics Essentials for R 版本来匹配，其关系参照如下表格 :

表 1. SPSS Statistics 和 R 语言版本匹配表
注：
1.前四个版本需要在IBM官网：https://www14.software.ibm.com/webapp/iwm/web/preLogin.do?source=swg-tspssp下载
2.最后一个版本需要在http://sourceforge.net/projects/ibmspssstat/下载
   
以下都以 Windows 操作系统中，使用 SPSS Statistics 22, R 2.15.3 和 SPSS Statistics Essentials for R 22.0.0 为例来讲解。安装 SPSS Statistics Essentials for R 软件包时会要求输入已有的 SPSS Statistics 和 R 语言环境，并建立联系。下面我们就来介绍在 SPSS Statistics 中调用 R 的最简单实现过程。
第 1 步：通过 SPSS Statistics 菜单：文件 --> 新建 --> 语法，打开 语法编辑器


图 2. 调用 R 的第 1 步——使用语法编辑器
第 2 步：在编辑框中输入对应的语法脚本，遵循结构为：
代码 1. 嵌入 R 代码的基本语法结构
BEGIN PROGRAM R.
……
中间为R代码
……
END PROGRAM
  
如下图所示：

图 3. 调用 R 的第 2 步——在语法框中输入脚本
  
第 3 步：选取这段语法，执行菜单的：运行 --> 选择，或点击图标绿色三角，或执行快捷命令 Ctrl+R， R 代码分析的结果就会在 SPSS Statistics查看器中输出


图 4. 调用 R 的第 3 步——运行结果显示
以上是在 SPSS Statistics 中嵌入 R 代码的最简单形式。如果希望在 R 代码中使用 SPSS Statistics 数据编辑器中的数据集，可以使用函数 spssdata.GetDataFromSPSS()。在数据编辑器中打开 SPSS 的实例数据 demo.sav，自动命名为【数据集 1 】。在语法编辑器中执行代码：
代码 2. 使用 SPSS Statistics 编辑器中的数据
BEGIN PROGRAM R.
   demodata <- spssdata.GetDataFromSPSS()
   mean(demodata$age)
END PROGRAM.
  
就可以计算得到 age 字段的均值，如下图：

图 5. 输出结果
   
另一方面，也可以更直观地在 SPSS Statistics 查看器中输出 R 中的表格数据，例如代码：
代码 3. 查看 R 中产生的表格
BEGIN PROGRAM R.
   spsspivottable.Display(Formaldehyde,title="Determination of Formaldehyde")
END PROGRAM.
  
输出结果为 SPSS 中的表格式样：

图 6. 输出结果
   
这里使用了函数 spsspivottable.Display()。而更复杂的多维数据表格展示，需要使用更多 SPSS Statistics 的类型和函数

这里给你一个例子——

因为 R 语言是基于命令行的文本显示方式，对于常见的多维数据不能很直观地展示。当把 R 语言集成到 SPSS Statistics 后，就可以调用 Statistics 专门设计的一些函数，在查看器中更形象地使用数据透视表（pivot table）来展示多维数据。以下例子为 R 中自带数据 HairEyeColor，其统计了不同头发和眼睛颜色的男女学生的学生人数：
  

图 9. R 中的数据 HairEyeColor