Recherche de mots particuliers dans des chaînes de texte étendues et développement de variables SAS

Comment identifier les mots clés dans les chaînes de texte à l'aide de SAS

Travailler avec de longues chaînes de texte dans SAS peut sembler écrasant, surtout lorsqu'elles contiennent des milliers de caractères. Parfois, vous devez identifier un mot ou une expression spécifique, comme « AB/CD », caché dans ces longues chaînes. Ce défi peut devenir encore plus intimidant lorsque vous êtes confronté à des placements incohérents du mot dans les observations.

J'ai récemment été confronté à un scénario similaire alors que je travaillais avec des données comprenant des descriptions dépassant 2 000 caractères. Le but était clair : détecter si la chaîne contenait le mot « AB/CD » et créer une variable binaire indiquant sa présence. Si vous avez rencontré quelque chose comme ça, vous n'êtes pas seul ! 😊

Cette tâche est essentielle dans la préparation des données, car l'identification de mots ou de modèles spécifiques entraîne souvent une analyse en aval. Heureusement, SAS propose des moyens efficaces pour répondre à ces exigences sans s'enliser dans la taille de vos données ou la complexité du texte.

Dans cet article, je vais vous présenter un exemple pratique d'utilisation de SAS pour résoudre ce problème. À la fin, vous serez équipé de techniques pour faciliter vos tâches de manipulation de données, même avec les chaînes de texte les plus étendues. Allons-y ! 🛠️

Explication étape par étape de la détection de texte et de la création d'indicateurs dans SAS

Les scripts fournis ci-dessus montrent comment identifier efficacement la présence d'un mot spécifique, comme « AB/CD », dans de longues chaînes de texte à l'aide de diverses approches de programmation. À partir de l'étape de données SAS, le processus commence par la définition d'un ensemble de données avec le lignes de données commande. Cela nous permet de saisir des données brutes directement dans le script. Le texte est stocké dans une variable appelée « Statut », à laquelle une longueur de 175 caractères a été attribuée pour accueillir des chaînes plus longues. En utilisant le indice fonction, le code vérifie si "AB/CD" apparaît dans chaque observation et crée une variable binaire, ABCD_present, pour enregistrer sa présence (1 si trouvé, 0 sinon). Cette méthode simple mais puissante est idéale pour un traitement rapide des données lorsque vous travaillez avec des variables contenant beaucoup de texte. 😊

Dans la deuxième approche, la procédure SAS SQL est utilisée pour offrir plus de flexibilité. Cette méthode utilise une requête SQL pour créer une nouvelle table avec la même structure mais inclut une colonne calculée, ABCD_present. En tirant parti de trouver fonction dans un SQL cas Dans l'instruction, le script vérifie dynamiquement la sous-chaîne "AB/CD" dans chaque champ de texte. S'il est trouvé, il attribue une valeur de 1 ; sinon, il attribue 0. Cette approche est parfaitement adaptée aux environnements dans lesquels les requêtes structurées sont préférées, en particulier lorsque vous travaillez avec des ensembles de données plus volumineux ou lorsque vous intégrez d'autres systèmes de bases de données. Par exemple, si votre entreprise stocke des données textuelles dans une base de données relationnelle, l'utilisation de SQL s'intégrera de manière transparente à vos flux de travail existants. 🛠️

Le troisième exemple montre comment Python peut être utilisé pour la même tâche. En définissant l'ensemble de données comme un DataFrame pandas, le str.contient La méthode est utilisée pour détecter « AB/CD » dans la colonne de texte. Cette méthode crée une nouvelle colonne, ABCD_present, pour stocker les résultats binaires. L'utilisation supplémentaire de comme type garantit que le résultat booléen est converti en entier pour une meilleure compatibilité. La flexibilité de Python rend cette approche particulièrement utile pour les analystes qui travaillent avec des données non structurées et doivent les manipuler et les analyser rapidement dans un environnement notebook. Par exemple, un analyste marketing travaillant avec du texte sur les réseaux sociaux peut utiliser ce script pour identifier la présence d'un hashtag tel que « AB/CD » dans des tweets ou des publications.

Chaque méthode décrite ici est modulaire, permettant une intégration facile dans des pipelines de traitement de données plus vastes. Que vous préfériez SAS pour ses fonctionnalités robustes de gestion des données, SQL pour sa puissance d'interrogation ou Python pour sa polyvalence, ces solutions sont conçues pour être efficaces et réutilisables. En fin de compte, le choix de l’approche dépendra de la taille de votre ensemble de données, de l’expertise technique de votre équipe et de votre environnement de traitement. En mettant en œuvre ces méthodes, vous pouvez gérer facilement de longues chaînes de texte et vous concentrer sur l’analyse des données qu’elles contiennent. 🚀

/* Step 1: Define the dataset */
data test;
    length Status $175;
    infile datalines dsd dlm="|" truncover;
    input ID Status $;
datalines;
1|This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data AB/CD
2|This is example AB/CD text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data
3|This is example text I am using instead of real data. I AB/CD am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data
4|This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data
5|This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data
6|This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to AB/CD mimic the long text strings of my data
;
run;

/* Step 2: Create a binary variable based on the presence of "AB/CD" */
data test_with_flag;
    set test;
    ABCD_present = (index(Status, "AB/CD") > 0);
run;

/* Step 3: Display the results */
proc print data=test_with_flag;
run;

/* Step 1: Define the dataset */
proc sql;
    create table test as
    select 1 as ID, "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data AB/CD" as Status length=175
    union all
    select 2, "This is example AB/CD text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data"
    union all
    select 3, "This is example text I am using instead of real data. I AB/CD am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data"
    union all
    select 4, "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data"
    union all
    select 5, "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data"
    union all
    select 6, "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to AB/CD mimic the long text strings of my data";

/* Step 2: Add a flag for presence of "AB/CD" */
    create table test_with_flag as
    select ID,
           Status,
           case when find(Status, "AB/CD") > 0 then 1 else 0 end as ABCD_present
    from test;
quit;

# Step 1: Import necessary libraries
import pandas as pd

# Step 2: Define the dataset
data = {
    "ID": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    "Status": [
        "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data AB/CD",
        "This is example AB/CD text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data",
        "This is example text I am using instead of real data. I AB/CD am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data",
        "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data",
        "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to mimic the long text strings of my data",
        "This is example text I am using instead of real data. I am making the length of this text longer to AB/CD mimic the long text strings of my data"
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# Step 3: Add a binary variable for "AB/CD"
df["ABCD_present"] = df["Status"].str.contains("AB/CD").astype(int)

# Step 4: Display the results
print(df)

Améliorer l'analyse de texte : gérer la variabilité des modèles de mots

L’un des plus grands défis de l’analyse de texte est la gestion de la variabilité des modèles. Par exemple, un mot comme « AB/CD » peut apparaître dans des cas différents, inclure des caractères supplémentaires ou même contenir des fautes de frappe. Il est crucial de traiter ces variations pour garantir l'exactitude de votre variable d'indicateur binaire. Utilisation de fonctions de recherche insensibles à la casse comme MISE À JOUR dans SAS ou permettant le ignore_case L'option dans les méthodes de traitement de texte de Python peut aider à identifier toutes les correspondances possibles sans nécessiter d'ajustements manuels. Cette approche est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec du contenu généré par les utilisateurs, où les incohérences sont courantes. 😊

Un autre aspect à prendre en compte est l’évolutivité lors de la gestion de grands ensembles de données comportant des millions de lignes. Le traitement efficace de ces données nécessite des stratégies telles que l'indexation dans des bases de données ou le traitement par morceaux en Python. En SAS, en utilisant des méthodes optimisées comme PROC SQL avec les clauses WHERE peuvent limiter les calculs inutiles. Ces techniques réduisent non seulement le temps d'exécution, mais garantissent également que votre solution reste réactive à mesure que la taille des données augmente. Par exemple, la détection d'un mot-clé tel que « AB/CD » dans une base de données de commentaires clients contenant des milliers d'avis peut révéler des informations sur des problèmes récurrents.

Enfin, il est essentiel de penser au-delà de la détection binaire et d'explorer des techniques avancées d'analyse de texte. Intégration de la correspondance de modèles à l'aide expressions régulières permet une plus grande flexibilité. Par exemple, la détection de variations telles que « AB-CD » ou « AB_CD » devient possible avec les modèles regex en Python ou la fonction PRXMATCH dans SAS. Ce niveau d'analyse permet d'extraire des informations plus nuancées, garantissant ainsi que la préparation de vos données est complète et évolutive. 🚀