توسیعی ٹیکسٹ سٹرنگز میں مخصوص الفاظ تلاش کرنا اور SAS متغیرات کو تیار کرنا

SAS کا استعمال کرتے ہوئے ٹیکسٹ سٹرنگس میں کلیدی الفاظ کی شناخت کیسے کریں۔

SAS میں لمبے ٹیکسٹ سٹرنگز کے ساتھ کام کرنا زبردست محسوس کر سکتا ہے، خاص طور پر جب وہ ہزاروں حروف پر مشتمل ہوں۔ بعض اوقات، آپ کو ان لمبی تاروں کے اندر چھپے ہوئے "AB/CD" جیسے مخصوص لفظ یا فقرے کی شناخت کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ جب آپ مشاہدات میں لفظ کی متضاد جگہوں سے نمٹ رہے ہوں تو یہ چیلنج اور بھی زیادہ مشکل ہو سکتا ہے۔

مجھے حال ہی میں ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے ہوئے اسی طرح کے منظر نامے کا سامنا کرنا پڑا جس میں 2000 حروف سے زیادہ کی تفصیل شامل تھی۔ مقصد واضح تھا: معلوم کریں کہ آیا اسٹرنگ میں لفظ "AB/CD" ہے اور ایک بائنری متغیر بنائیں جو اس کی موجودگی کی نشاندہی کرے۔ اگر آپ کو اس طرح کی کسی چیز کا سامنا کرنا پڑا ہے، تو آپ اکیلے نہیں ہیں! 😊

اعداد و شمار کی تیاری میں یہ کام ضروری ہے، کیونکہ مخصوص الفاظ یا نمونوں کی شناخت اکثر بہاوی تجزیہ کو آگے بڑھاتی ہے۔ شکر ہے، ایس اے ایس آپ کے ڈیٹا کے سائز یا متن کی پیچیدگی سے الجھے بغیر ایسی ضروریات کو سنبھالنے کے موثر طریقے فراہم کرتا ہے۔

اس پوسٹ میں، میں آپ کو اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے SAS کے استعمال کی ایک عملی مثال سے آگاہ کروں گا۔ آخر تک، آپ اپنے ڈیٹا میں ہیرا پھیری کے کاموں کو آسان بنانے کے لیے تکنیکوں سے لیس ہو جائیں گے، یہاں تک کہ سب سے زیادہ وسیع ٹیکسٹ سٹرنگز کے ساتھ۔ آئیے اندر غوطہ لگائیں! 🛠️

SAS میں متن کی کھوج اور پرچم کی تخلیق کی مرحلہ وار وضاحت

اوپر فراہم کردہ اسکرپٹ یہ ظاہر کرتی ہیں کہ پروگرامنگ کے مختلف طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے لمبے ٹیکسٹ سٹرنگز میں "AB/CD" جیسے مخصوص لفظ کی موجودگی کی مؤثر طریقے سے شناخت کیسے کی جائے۔ SAS ڈیٹا مرحلہ کے ساتھ شروع کرتے ہوئے، یہ عمل ڈیٹاسیٹ کی وضاحت سے شروع ہوتا ہے۔ ڈیٹا لائنز حکم یہ ہمیں خام ڈیٹا کو براہ راست اسکرپٹ میں داخل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ متن کو ایک متغیر میں محفوظ کیا جاتا ہے جسے "Status" کہا جاتا ہے، جسے لمبے تاروں کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے 175 حروف کی لمبائی تفویض کی گئی ہے۔ کا استعمال کرتے ہوئے انڈیکس فنکشن، کوڈ چیک کرتا ہے کہ آیا "AB/CD" ہر مشاہدے میں ظاہر ہوتا ہے اور اس کی موجودگی کو ریکارڈ کرنے کے لیے ایک بائنری متغیر، ABCD_present بناتا ہے (1 اگر پایا جائے، 0 بصورت دیگر)۔ یہ سادہ لیکن طاقتور طریقہ ٹیکسٹ ہیوی متغیر کے ساتھ کام کرتے وقت فوری ڈیٹا پروسیسنگ کے لیے مثالی ہے۔ 😊

دوسرے نقطہ نظر میں، SAS SQL طریقہ کار کو مزید لچک فراہم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ طریقہ اسی ڈھانچے کے ساتھ ایک نیا ٹیبل بنانے کے لیے ایک SQL استفسار کا استعمال کرتا ہے لیکن اس میں ایک کمپیوٹڈ کالم، ABCD_present شامل ہوتا ہے۔ کا فائدہ اٹھا کر تلاش کریں ایس کیو ایل کے اندر فنکشن کیس بیان میں، اسکرپٹ متحرک طور پر ہر ٹیکسٹ فیلڈ میں سبسٹرنگ "AB/CD" کی جانچ کرتا ہے۔ اگر مل جائے تو یہ 1 کی قدر تفویض کرتا ہے۔ بصورت دیگر، یہ 0 تفویض کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر ان ماحول کے لیے انتہائی موزوں ہے جہاں سٹرکچرڈ استفسار کو ترجیح دی جاتی ہے، خاص طور پر جب بڑے ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کام کرنا یا دوسرے ڈیٹا بیس سسٹمز کے ساتھ انضمام کرنا۔ مثال کے طور پر، اگر آپ کی کمپنی متنی ڈیٹا کو متعلقہ ڈیٹا بیس میں ذخیرہ کرتی ہے، تو SQL کا استعمال بغیر کسی رکاوٹ کے آپ کے موجودہ ورک فلوز کے ساتھ مربوط ہو جائے گا۔ 🛠️

تیسری مثال یہ ظاہر کرتی ہے کہ کیسے ایک ہی کام کے لیے ازگر کو استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ڈیٹاسیٹ کو پانڈا ڈیٹا فریم کے طور پر بیان کرتے ہوئے، str.contains ٹیکسٹ کالم میں "AB/CD" کا پتہ لگانے کے لیے طریقہ استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ طریقہ بائنری نتائج کو ذخیرہ کرنے کے لیے ایک نیا کالم، ABCD_present بناتا ہے۔ کا اضافی استعمال astype اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ بولین نتیجہ بہتر مطابقت کے لیے ایک عدد میں تبدیل ہو جائے۔ Python کی لچک اس نقطہ نظر کو خاص طور پر ان تجزیہ کاروں کے لیے مفید بناتی ہے جو غیر ساختہ ڈیٹا کے ساتھ کام کرتے ہیں اور اسے نوٹ بک کے ماحول میں تیزی سے جوڑ توڑ اور تجزیہ کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، سوشل میڈیا ٹیکسٹ کے ساتھ کام کرنے والا ایک مارکیٹنگ تجزیہ کار ٹویٹس یا پوسٹس میں "AB/CD" جیسے ہیش ٹیگ کی موجودگی کی شناخت کے لیے اس اسکرپٹ کا استعمال کر سکتا ہے۔

یہاں بیان کردہ ہر طریقہ ماڈیولر ہے، جو بڑی ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنوں میں آسان انضمام کو قابل بناتا ہے۔ چاہے آپ SAS کو ڈیٹا مینجمنٹ کی مضبوط خصوصیات کے لیے، اس کی استفسار کرنے کی طاقت کے لیے SQL، یا اس کی استعداد کے لیے Python کو ترجیح دیں، یہ حل موثر اور دوبارہ قابل استعمال ہونے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ بالآخر، نقطہ نظر کا انتخاب آپ کے ڈیٹاسیٹ کے سائز، آپ کی ٹیم کی تکنیکی مہارت، اور آپ کے پروسیسنگ ماحول پر منحصر ہوگا۔ ان طریقوں کو لاگو کرنے سے، آپ لمبے ٹیکسٹ سٹرنگز کو آسانی سے سنبھال سکتے ہیں اور ان میں موجود ڈیٹا کا تجزیہ کرنے پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں۔ 🚀

/* 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)

متن کا تجزیہ بڑھانا: لفظ کے نمونوں میں تغیر کو ہینڈل کرنا

متن کے تجزیہ میں سب سے بڑا چیلنج پیٹرن میں تغیرات کا انتظام کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، "AB/CD" جیسا لفظ مختلف صورتوں میں ظاہر ہو سکتا ہے، اس میں اضافی حروف شامل ہو سکتے ہیں، یا ٹائپنگ کی غلطیاں بھی ہو سکتی ہیں۔ آپ کے بائنری فلیگ متغیر کی درستگی کو یقینی بنانے کے لیے ان تغیرات کو ایڈریس کرنا بہت ضروری ہے۔ کیس غیر حساس تلاش کے افعال کا استعمال کرنا جیسے UPCASE SAS میں یا فعال کرنا نظر انداز_کیس Python کے ٹیکسٹ پروسیسنگ کے طریقوں میں آپشن دستی ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت کے بغیر تمام ممکنہ میچوں کی شناخت میں مدد کر سکتا ہے۔ صارف کے تیار کردہ مواد کے ساتھ کام کرتے وقت یہ نقطہ نظر خاص طور پر قابل قدر ہے، جہاں تضاد عام ہے۔ 😊

لاکھوں قطاروں کے ساتھ بڑے ڈیٹاسیٹس کو سنبھالتے وقت ایک اور پہلو جس پر غور کرنا ہے وہ اسکیل ایبلٹی ہے۔ اس طرح کے ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے پروسیس کرنے کے لیے ڈیٹا بیس میں انڈیکسنگ یا ازگر میں نمبر وار پروسیسنگ جیسی حکمت عملیوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ SAS میں، مرضی کے مطابق طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے پرو ایس کیو ایل جہاں کے ساتھ شقیں غیر ضروری حساب کو محدود کر سکتی ہیں۔ یہ تکنیکیں نہ صرف رن ٹائم کو کم کرتی ہیں بلکہ اس بات کو بھی یقینی بناتی ہیں کہ ڈیٹا سائز میں بڑھنے کے ساتھ ہی آپ کا حل جوابدہ رہے۔ مثال کے طور پر، ہزاروں جائزوں کے کسٹمر فیڈ بیک ڈیٹا بیس میں "AB/CD" جیسے کلیدی لفظ کا پتہ لگانا بار بار آنے والے مسائل کے بارے میں بصیرت کو ظاہر کر سکتا ہے۔

آخر میں، یہ ضروری ہے کہ بائنری ڈٹیکشن سے آگے سوچیں اور متن کے جدید تجزیاتی تکنیکوں کو دریافت کریں۔ استعمال کرتے ہوئے پیٹرن کے ملاپ کو شامل کرنا باقاعدہ اظہار زیادہ لچک کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، "AB-CD" یا "AB_CD" جیسے تغیرات کا پتہ لگانا Python میں regex پیٹرن یا SAS میں PRXMATCH فنکشن سے ممکن ہو جاتا ہے۔ تجزیہ کی اس سطح سے مزید باریک بین بصیرت حاصل کرنے میں مدد ملتی ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ کے ڈیٹا کی تیاری جامع اور مستقبل کا ثبوت ہے۔ 🚀