问Python或R可以将本地数据帧与SAS中的Proc SQL等数据库表连接起来吗？

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通常，没有客户端(这里是Python Pandas、R和SAS)真正将服务器存储的数据库表连接到客户端对象(如数据框或数据集)。客户端处理到后端系统的远程连接，然后导入结果集以供其他本地使用。具体地说：

Python Pandas和R中的

• 数据帧在内存中运行，您可以在其中连接/合并/附加当前全局环境中源自平面文件或其他结构的任何数据帧。Python和R还可以连接到关系数据库，查询需要作为数据框导入到当前会话全局环境中的表。默认库的SAS中的
• 数据集在硬盘或文件系统文件夹中运行，在这些文件夹中，您可以连接/合并/附加已定义库中的任何数据集，或如9.4 docs所述：

libref是存储SAS文件的聚合存储位置的快捷方式名称或“昵称”。

但是，当使用libname连接到数据库时(如在SAS/Access API中)，该库只是一个可视化的库，而不是实际的物理数据库表和视图，或者像9.4 docs指定的那样(重点补充)：

libref指定任何SAS名称，该名称用作将SAS与数据库、模式、服务器或表和视图组相关联的别名。与全局SAS LIBNAME语句类似，SAS/ACCESS LIBNAME语句为数据存储位置创建快捷方式或昵称。SAS libref是虚拟或物理目录的别名。DBMS /ACCESS libref是存储表和视图的数据库、模式或服务器的别名。

物理目录的一个例外是文件级数据库，包括MS Access和SQLite，它们不是服务器级数据库，如Postgres、SQL Server、Oracle：

libname mydata "C:\Path\To\Database.accdb"；libname mydata odbc complete = "Driver={SQLite3 ODBC Driver};Database=C:\Path\To\database.db"；

总而言之，与Python和R类似，SAS不在物理数据库表上运行，但可能会将结果导入实际的后端。因此，在您的示例中，每次调用proc sql中的数据库表时，SAS都会运行一个与Python和R类似的远程连接来检索结果，然后在客户端对本地数据集进行join处理。所有处理都可以在内存中处理，并将结果保存到硬盘(即临时工作文件夹)。用户看到的一个步骤可以是SAS的多个步骤。