在使用SPSS Modeler进行数据分析和数据挖掘时，官方Demos中自带数据的格式为sav格式，我们只能通过该软件进行数据的读取，如果想在其他途径如MySQL中导入该数据，那是不行的。

如果我们在学习SPSS教程苦于没有合适数据的时候，那么官方Demos中的数据应该是一个非常好的选择。在此需要解决一个格式转换的问题，就是如何将sav格式转换成常见的数据格式，如csv格式。目前有个开源的Python库，叫savReaderWriter，用于支持sav文件的读写，我们可以利用这个库来进行读操作，并将数据写入其他文件格式。

如下所示，是我写的一个自动寻找sav文件并转换成csv文件的脚本：

#coding: utf-8
import os
import glob
from savReaderWriter import SavReader
import numpy as np
import pandas as pd
 
'''
.sav - the IBM SPSS Statistics Input Output Module
'''
 
def convertSavToCsv(srcFile):
    ## Reading files
    fpathandname, fext = os.path.splitext(srcFile)
    assert fext == '.sav'
    desFile = fpathandname+'.csv'
    with SavReader(srcFile) as fp:
        names = fp.varNames
        types = fp.varTypes
        header = fp.header
        # for line in fp:
        #     print line
        records = fp.all()
        # print records
    # records_array = np.array(records)
    # print records_array
    records_dataframe = pd.DataFrame(records, index=None, columns=names)
    # print records_dataframe
    records_dataframe.to_csv(desFile, index=0)
 
if __name__ == '__main__':
    filename = 'someFile.sav'
    convertSavToCsv(filename)
    for filename in glob.glob('./*.sav'):
        print filename
        convertSavToCsv(filename)

这样在sav文件当前路径下，运行该脚本就可以生成同名的csv文件，同样的，可以将读取的数据存储位其他文件格式如xlsx格式，将官方demo中源节点更改。也可以将数据导入数据库，通过其他途径进行数据分析和挖掘操作。

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