是否有一个模块供Python打开IBM SPSS（即.sav）文件？如果有不需要任何额外 dll 文件/库的最新内容，那就太好了。
我发布了一个python包"pyreadstat"，它读取SPSS（sav，zsav和por），Stata和SAS文件。它是C库ReadStat的包装器，因此速度非常快。Readstat 是 R 库 Haven 后面使用的库，它使用广泛且非常健壮。
包是自动包含的。它不需要使用 R（无需安装其他应用程序），也不依赖于 IBM dll 或其他外部库。
例如，为了读取 SPSS 保存文件，您需要执行以下操作：
import pyreadstat
df, meta = pyreadstat.read_sav("/path/to/sav/file.sav")
DF是一个熊猫数据帧。元维基包含变量标签或值标签等元数据。read_sav读取 sav 和 zsav（压缩）文件。还有一个功能read_por用于旧的 por（便携式）文件。
你可以在这里找到它：https://github.com/Roche/pyreadstat
当你有熊猫>= 0.25.0时，你现在终于可以做pd.read_spss()：
# you need pandas >= 0.25.0 for this
import pandas as pd
df = pd.read_spss('your_spss_file.sav')
这需要库 pyreadstat，因此您可能必须先安装它：
pip install pyreadstat
有关 pd.read_spss（） 参数的额外信息：
参数
---------- 路径：字符串或路径
文件路径使用列表：类似列表，可选
返回列的子集。如果为"无"，则返回所有列。convert_categoricals：布尔值，默认值为 True
将分类列转换为 pd。分类。返回
-------数据帧
根据你想要做什么——使用 rpy2 中的 R 相关命令处理数据，或者切换到 Python——相关线程上的 @Spacedman 提供的解决方案可能很容易适应你的需要。
否则，熊猫包括一个方便的包装纸 用于rpy2 .以下是与 Peat 和 Barton 的 weights.sav 数据集一起使用的示例：
>>> import pandas.rpy.common as com
>>> filename = "weights.sav"
>>> w = com.robj.r('foreign::read.spss("%s", to.data.frame=TRUE)' % filename)
>>> w = com.convert_robj(w)
>>> w.head()
ID WEIGHT LENGTH HEADC GENDER EDUCATIO PARITY
1 L001 3.95 55.5 37.5 Female tertiary 3 or more siblings
2 L003 4.63 57.0 38.5 Female tertiary Singleton
3 L004 4.75 56.0 38.5 Male year12 2 siblings
4 L005 3.92 56.0 39.0 Male tertiary One sibling
5 L006 4.56 55.0 39.5 Male year10 2 siblings
作为人们稍后发现的注释（像我一样）：pandas.rpy在最新版本的 pandas （>0.16） 中已被弃用，如此处所述。该页面包含有关更新代码以使用 rpy2 接口的信息。
但是使用 IBM 库的好处是，它们使这种相当复杂的二进制文件格式正确。 它们是免费的，减轻了您为此格式编写代码的负担，并且许可证允许您重新分发它们。 你还能问什么？
以下是您可能感兴趣的软件包
-
savReaderWriter on Bitbucket
-
savReaderWriter 3.4.2 in Python Package Index Repo
我和@Pyderman有同样的问题，关于如何为熊猫更新它（>0.16）。这就是我想出的：
from rpy2.robjects import pandas2ri, r
filename = 'weights.sav'
w = r('foreign::read.spss("%s", to.data.frame=TRUE)' % filename)
df = pandas2ri.ri2py(w)
df.head()
您可以使用 python 接口进行 R，然后在 library(foreign) 中使用 read.spss 导入数据。
from scipy.io import readsav
import pandas as pd
sav_df = readsav('file.sav')
df=pd.DataFrame(sav_df)