R haven read_xpt 讀寫 SAS 傳輸文件

SAS 傳輸格式是一種開放格式，這是向 FDA 提交數據所必需的。

用法

read_xpt(
  file,
  col_select = NULL,
  skip = 0,
  n_max = Inf,
  .name_repair = "unique"
)

write_xpt(
  data,
  path,
  version = 8,
  name = NULL,
  label = attr(data, "label"),
  adjust_tz = TRUE
)

參數

file

文件路徑、連接或文字數據(單個字符串或原始向量)。

以 .gz 、 .bz2 、 .xz 或 .zip 結尾的文件將自動解壓縮。將自動下載以 http:// 、 https:// 、 ftp:// 或 ftps:// 開頭的文件。遠程gz文件也可以自動下載並解壓。

文字數據對於示例和測試最有用。要被識別為文字數據，輸入必須用 I() 包裝，是包含至少一個換行符的字符串，或者是至少包含一個帶有換行符的字符串的向量。

使用值 clipboard() 將從係統剪貼板讀取。

col_select

一個或多個選擇表達式，例如 dplyr::select() 。使用c() 或list() 來使用多個表達式。有關可用選擇選項的詳細信息，請參閱?dplyr::select。僅從 data_file 讀取指定的列。

skip

讀取數據之前要跳過的行數。

n_max

讀取的最大行數。

.name_repair

有問題的列名的處理：

• "minimal"：沒有名稱修複或檢查，超出基本存在，

• "unique" ：確保名稱唯一且不為空，

• "check_unique" ：(默認值)，沒有名稱修複，但檢查它們是 unique ，

• "universal" ：命名為 unique 和語法

• 函數：應用自定義名稱修複(例如，.name_repair = make.names 用於基本 R 樣式的名稱)。

• purrr-style 匿名函數，請參閱rlang::as_function()

此參數作為 repair 傳遞到 vctrs::vec_as_names() 。有關這些條款以及用於執行這些條款的策略的更多詳細信息，請參閱此處。

data

要寫入的數據幀。

path

將寫入數據的文件的路徑。

version

要使用的傳輸文件規範的版本：5 或 8。

name

要記錄在文件中的成員姓名。默認為不帶擴展名的文件名。對於版本 5，必須 <= 8 個字符；對於版本 8，必須 <= 32 個字符。

label

要使用的數據集標簽，或 NULL 。默認為 data 的 "label" 屬性中存儲的值。

請注意，雖然 SAS 本身支持最長 256 個字符的數據集標簽，但 SAS 傳輸文件中的數據集標簽必須 <= 40 個字符。

adjust_tz

Stata、SPSS 和 SAS 沒有時區概念，所有 date-time 變量均被視為 UTC。 adjust_tz 控製寫入時如何處理日期時間值的時區。

• 如果 TRUE(默認)，則忽略日期時間值的時區，並且它們將在 R 和 Stata/SPSS/SAS 中顯示相同的內容，例如"2010-01-01 09:00:00 NZDT" 將寫為 "2010-01-01 09:00:00" 。請注意，這會更改基礎數值數據，因此如果保留 between-time-point 差異至關重要，請務必小心。

• 如果 FALSE ，日期時間值將寫入相應的 UTC 值，例如"2010-01-01 09:00:00 NZDT" 將寫為 "2009-12-31 20:00:00" 。

值

一個 tibble DataFrame 變體，具有很好的默認值。

變量標簽存儲在每個變量的"label"屬性中。它不會打印在控製台上，但 RStudio 查看器會顯示它。

如果定義了數據集標簽，它將存儲在 tibble 的 "label" 屬性中。

write_xpt() 以不可見方式返回輸入data。

例子

tmp <- tempfile(fileext = ".xpt")
write_xpt(mtcars, tmp)
read_xpt(tmp)
#> # A tibble: 32 × 11
#>      mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
#>  2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
#>  3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
#>  4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
#>  5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
#>  6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
#>  7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
#>  8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
#>  9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
#> 10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
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