pandas 是 python 中强大的数据分析库。从 pandas 0.18 版本开始，已经原生支持SAS sas7bdat数据集的导入。导入后，您可以根据需要将其再导出为excel或csv等其他格式。
用法：
import pandas as pd
sas7bdat_file = "/path/to/sample.sas7bdat"
df = pd.read_sas(sas7bdat_file) # 得到的是一个标准的 pandas.dataframe 对象
df.head() # 显示前面几行
df.tail() # 显示结尾几行
df.to_csv("/path/to/sample.csv")
注意：
1. 如果您的pandas版本早于0.18，则只能借助于pipy上的sas7bdat库进行导入。因此，最省心的方式是将pandas升级到最新版本。
2. 如果您的pands版本早于0.22，则在导入sas7bdat数据集时，非MMDDYY格式的日期会被作为数值导入，因此导入后日期会相差21916天，这是一个bug，参见我的另一篇早期博文：如何将sas中以整数表示的日期转换为excel日期. 从0.22版本开始，该bug已被修复，几乎所有的日期格式均能被正确地导入。因此，最省心的做法是将您的pandas升级到最新版本。
如果您的 pandas 版本低于当前 PyPi 上的最新版本，建议您立即更新。更新方法：
# 列出过时的软件包： pip3 list --outdated # 更新 pandas: pip3 install -U pandas