SPSS：使用 Python 创建新文件

本教程将指导你如何使用 SPSS 和 Python，根据课程评估数据中的不同专业，为每个专业创建单独的 Excel 文件。

1. 背景

一位老师进行了一次课程评估，数据以 SPSS 格式存储在 course-evaluation.sav 文件中。来自不同专业的学生参与了评估，现在教务主任希望为每个专业创建单独的 Excel 文件。使用 SPSS 和 Python 可以非常方便地实现这个目标。

2. 将 SPSS 数据保存为 Excel 文件

首先，我们需要生成将所有数据保存为单个 Excel 文件的 SPSS 语法。从 SPSS 菜单栏中，选择 文件(F) SPSS Menu Arrow 另存为(S)…，并按照下图填写：

Save SPSS Data As Excel File

这将生成以下 SPSS 语法：

* 保存所有个案为 Excel 文件（从菜单粘贴）.
SAVE TRANSLATE OUTFILE='D:\data\course_evaluation.xlsx'
/TYPE=XLS
/VERSION=12
/FIELDNAMES
/CELLS=LABELS
/REPLACE.

3. 选择要保存的个案

之前的语法会将所有个案（即所有专业）保存到一个 Excel 文件中。现在，我们需要只保存个案的子集——一次保存一个专业。可以使用 SELECT IF 命令，并在其前面加上 TEMPORARY。我们可以复制、粘贴和编辑语法，为每个专业生成一个。这里我们将用 Python 来完成这个任务。首先，我们需要将研究专业转换为 SPSS 字符串变量，使用以下语法：

* 创建 SPSS 字符串变量，用于保存专业的 Value Label.
STRING smajor (A20).

COMPUTE smajor = VALUELABEL(major).

CROSSTABS major BY smajor.

结果

SPSS Crosstabs String Numeric Variable

4. 使用 Spssdata 查找数据值

spssdata 是一个 Python SPSS 模块，专门用于查找数据值。使用起来非常简单，如下面的语法所示。需要注意的是，spssdata 的大小写是敏感的，必须使用 spssdata. **S** pssdata 。

* 查找并报告 smajor 中的所有 SPSS 数据值.
BEGIN PROGRAM PYTHON3.
import spssdata
for case in spssdata.Spssdata('smajor'):
    print(case)
END PROGRAM.

结果

SPSS Python SPSSdata Named Tuples

5. 清理专业数据

Python 会为每个个案返回一个元组 (tuple)，其中包含学生的专业，类型为 Python string。我们首先需要从每个元组中提取第一个（也是唯一的）元素，通过在元组后面加上 [0] 来实现，如下所示。

请注意，每个专业的右侧都用空格填充，总长度为 20。这是因为 SPSS 中的 variable format 是 A20。在 Python 中，我们将使用 strip() 方法删除这些空格。

* 从元组中获取 Python 字符串值并删除空格.
BEGIN PROGRAM PYTHON3.
import spssdata
for case in spssdata.Spssdata('smajor'):
    print(case[0].strip())
END PROGRAM.

6. 去重专业数据

此时，Python 以一种良好且干净的方式检索所有专业。但由于我们只需要为每个 不同的 专业创建一个 Excel 文件，因此我们需要对这些数据进行去重。首先，我们创建一个空的 Python 列表对象。然后，我们只在列表中还不存在该专业时，才将该专业添加到列表中。

* 创建一个 Python 列表，用于保存 smajor 中的所有不同值.
BEGIN PROGRAM PYTHON3.
import spssdata
majors = []
for case in spssdata.Spssdata('smajor'):
    major = case[0].strip()
    if major not in majors:
        majors.append(major)
    print(majors)
END PROGRAM.

结果

SPSS Python Look Up Data Values

7. 创建并检查 SPSS 语法

我们得到的不重复专业名称的 Python 列表看起来不错！如果想确保数据的准确性，可以在 SPSS 中运行 FREQUENCIES SMAJOR. 命令，确认 这些确实是数据中的专业。现在我们已经完成了准备工作，接下来我们将创建实际的 SPSS 语法。

下面的语法首先创建一个空的 Python 字符串。接下来，我们将循环遍历不同的专业，并将之前从菜单中创建的一些 SPSS 语法连接到该字符串。在这个语法中，我们添加了 %s，它用于 Python 文本替换。结果将是一大块 SPSS 语法，我们首先会检查它。

* 为 majors 中的每个值创建 SPSS SAVE TRANSLATE 命令.
BEGIN PROGRAM PYTHON3.
spssSyntax = ''
for major in majors:
    spssSyntax += '''
TEMPORARY.
SELECT IF (smajor = '%s').
SAVE TRANSLATE OUTFILE='D:\data\course_evaluation_%s.xlsx'
/TYPE=XLS
/VERSION=12
/FIELDNAMES
/CELLS=LABELS
/REPLACE.
'''%(major,major.lower())
print(spssSyntax)
END PROGRAM.

结果

SPSS Python Save Translate Commands In Output

8. 运行 SPSS 语法

既然语法看起来没问题，我们可以使用 spss.Submit 运行它。为了使用这个函数，我们还需要导入 spss 模块，因为我们到目前为止还没有这样做。

* 运行我们刚刚创建并检查过的语法.
BEGIN PROGRAM PYTHON3.
import spss
spss.Submit(spssSyntax)
END PROGRAM.

结果

SPSS Python Separate Excel Files

9. 总结

总而言之，Python 可以很容易地使用 spssdata.Spssdata() 查找数据值。通过在括号中指定变量名，将其限制为单个变量。将括号留空会查找所有变量的数据值。一旦我们在 Python 中获得了数据值，我们就可以将它们插入到 SPSS 语法中，或者用它们做很多其他事情。

感谢阅读！