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统计数据格式转换器 / Statistical Data Format Converter

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.NET 9.0

### 读入(数据提取) 读入 28+ 统计软件及临床试验数据格式(CDISC ODM/EpiData/EpiInfo/Excel/EViews/Feather/FST/GraphPad Prism/Gretl/HDF5/HTML/jamovi/JMP/JSON/MATLAB/Minitab/ODS/ORC/Parquet/R/SAS/SPSS/Stata/Weka ARFF/XML),转换为 Python/pandas DataFrame,并在不同格式之间**双向转换**,100% 保留变量标签、值标签

统计数据-传输/统计数据格式转换器 + 数据/传输器 + / 荣誉数据/传输器 行业标准 / 语言政策 + + + + + + + + + + + + + +

功能概述

统计数据-传输/统计数据格式转换器 + 数据/传输器 + / 荣誉数据/传输器 行业标准 / 语言政策 + + + + + + + + + + + + + + 是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

statdata-transfer / 统计数据格式转换器

致敬 Stat/Transfer — 业界格式转换标杆 / Honoring Stat/Transfer — the industry standard

Language Policy / 语言策略

  • 默认英文;检测到中文环境时切换为中文提示。
  • 常用模块备英文 + 中文两套;文档标题(不区分语言者)采用「英 / 中」顺序双语。
  • 复杂 / 少用模块可暂只英文。

Core Capabilities / 核心能力

Ability / 能力 Description / 说明
Read / 读入 SPSS/Stata/SAS/R … full metadata; text/JSON/detect-only keep subset / 统计二进制格式完整保留元数据;文本/JSON 保留子集;12 种专有格式探测降级
Convert / 转存 Inter-convert most stats formats: SPSS↔Stata↔R↔SAS XPT↔… / 多数统计格式可互转(部分受限于规范)
Embed / 元数据嵌入 Labels embed in Parquet/Feather/HDF5/JSON via schema.metadata / 标签嵌入 Arrow schema.metadata
Warn / 丢失警告 Auto-detect metadata loss per conversion path / 自动检测并报告元数据损失

Supported Formats / 支持格式

50+ formats, sorted alphabetically. 按字母排序。

Format 格式 Extension 扩展名 Meta Preserve 元数据保留
CDISC ODM .odm ⚠️ Clinical data only
dBASE / FoxPro .dbf ⚠️ Read+Write, uppercase names
EpiData .rec ⚠️ Via R
EpiInfo .prj .xml ✅ XML structure
Excel .xlsx .xls .xlsm ⚠️ Extra sheet for labels; merged-cell fill
EViews .wf1 .wf2 ⚠️ JSON structure
Feather .feather .arrow ✅ Via schema
FST .fst ✗ Detect-only (proprietary format)
GraphPad Prism .pzfx .pz ⚠️ Multi-table
Gretl .gdt .gdtb ✅ String-tables
HDF5 .h5 .hdf5 ⚠️ Hierarchy + attribute labels
HTML .html ⚠️ Tables only
jamovi .omv ✅ JSON analysis
JMP .jmp ⚠️ Multi-table
JSON .json ✅ stat-full-meta
MATLAB .mat ⚠️ v7.3+ via h5py fallback
Mathematica .wdx ⚠️ Best-effort XML
Minitab .mtw .mpj ⚠️ Via R
MS Access .mdb .accdb ⚠️ Multi-table; needs system driver
ODS .ods ⚠️ Data only
ORC .orc ✅ Via schema
Origin .opju .oggu ⚠️ Best-effort
Parquet .parquet ✅ Via schema; partitioned datasets
R .rda .rds .rdata ✅ pyreadr; R-interpreter fallback opt-in (allow_r_exec)
SAS .sas7bdat .xpt .sas7bcat ✅
SPSS .sav .zsav .por ✅
Stata .dta ✅
Weka ARFF .arff ✅ Nominal mapping
XML .xml ⚠️ Structure preserved

✅=Full · ⚠️=Partial/conditional · ✗=Not preserved

12 detect-only formats (SAS CPORT .cpt, Statistica .sta, OxMetrics .in7, SYSTAT .sys/.syd, Paradox .db/.px, LIMDEP .lpw, NCSS .ncss) give clear export guidance — see README.

Return Structure / 返回结构

{
    "dataframe": pd.DataFrame,
    "metadata": {
        "file_format": "spss_sav",
        "row_count": 100, "column_count": 10,
        "variable_labels": {"q1": "Question 1"},
        "value_labels": {"q1": {1: "Yes", 2: "No"}},
        # ... 全部元数据 / all metadata fields
    },
    "warnings": [],
    "column_report": {"q1": {"source_type": "int", "pandas_dtype": "int64"}},
}

Quick Start / 快速开始

# Check environment / 检查环境
python scripts/check_env.py --install

# Run via WorkBuddy (bilingual, auto-detects your language)
> convert data.sav to .dta
> read data.sav and show metadata
> 把 data.sav 转成 .dta 并保留变量标签

For complete code examples, see references/usage_examples.py. 完整代码示例见 references/usage_examples.py。

Dependencies / 依赖

requires:
  bins: [python3]
  packages:
    core: [pyreadstat>=1.3.5,<2, pyreadr>=0.4,<0.5, pandas>=2.0,<3]
    extended: [openpyxl, xlrd, scipy, h5py, pyarrow, lxml, odfpy, tableauhyperapi, dbfread, dbf, pyodbc]

Full list: requirements.txt / 完整列表见 requirements.txt

Detailed Docs / 详细文档

  • English: README.md — format limits, strategies, encoding, extension guide
  • 中文: README_ZH.md — 格式限制、读入策略、编码注意事项、扩展指南

Security / 安全

  • All R-invoking paths are opt-in & sandboxed by default / 所有调用 R 的路径默认隔离、需显式开启: reading .rda/.rds/.RData (readRDS()/load()), reading Minitab .mtw/.mpj and EpiData .rec (foreign::read.mtb()/read.epiinfo()), and writing R formats (.rda/.rds) are disabled by default. They only run when you explicitly pass allow_r_exec=True on a TRUSTED file. Pure-Python parsers (pyreadr, mtbpy) are tried first and never execute code.
  • No silent R fallback / 无静默 R 回退: If the pure-Python parser fails and allow_r_exec is not set, the skill raises a clear error instead of silently launching R — eliminating the risk of executing embedded code from untrusted files.
  • R scripts are static templates / R 脚本为静态模板: When the opt-in R path is used, all R scripts are fully static templates; user inputs are passed only as CLI args (commandArgs(trailingOnly=TRUE) via jsonlite) — never concatenated into executable R code. Random temp filenames; no fixed paths.
  • R bridge writes a temp CSV / R 桥接写临时 CSV: When R is used (opt-in), converted data is materialized to a temporary CSV on disk before being read back; the temp file is deleted immediately after use, but on crash or via backup/indexing tools it could briefly persist — avoid processing highly sensitive data through R-backed formats.
  • No destructive writes / 无破坏性写入: Writing an existing .hyper first writes to a temp file; only after success is the existing file rotated to .bak (prior .bak demoted to .bak.1, never silently deleted), then atomically swapped in. On write failure the original is untouched.
  • Pinned dependencies / 依赖已固定版本: Core deps carry upper-bound pins (pandas, pyreadstat, pyreadr) — see requirements.txt.
  • Optional install / 可选安装: python scripts/check_env.py --install only runs on explicit request.
  • Permissions required / 所需权限: Read the input file; write the output file to a path you specify. No network access unless you explicitly request package installation. No destructive writes — existing .hyper outputs are backed up to .bak before overwrite.
  • Scope / 范围: Statistical data formats only. Text/JSON formats preserve metadata subset only — see «Format Limits» in README.

License / 许可证

MIT. See LICENSE. / 详见 LICENSE。

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