首先得明确一点：要完全复刻原SAS压缩数据集的39GB大小几乎做不到——因为SAS的压缩二进制存储（比如SAS7BDAT带compress=yes）是针对自身数据结构做了大量优化的，比如数值型固定字节存储、字符型重复值压缩，而CSV这类文本格式本质是明文存储，天然会占用更多空间。不过有几种方式能让导出后的文件大小尽可能接近原文件，甚至更小，具体看你的需求：

1. 优先导出SAS原生压缩格式（最接近原大小） #

如果接收方也使用SAS，直接导出压缩后的SAS数据集是最优解，能完美匹配原文件的大小级别。可以用proc copy或者data步实现：

/* 方法1：用proc copy直接复制压缩数据集 */
proc copy inlib=your_source_lib outlib=your_target_lib;
  select dataset_name;
run;

/* 方法2：用data步重新生成压缩数据集 */
data your_target_lib.dataset_name(compress=yes);
  set your_source_lib.dataset_name;
run;

之后可以把这个SAS文件打包成ZIP（不过因为本身已经是压缩过的，ZIP的额外压缩空间有限），整体大小会和原39GB基本一致。

2. 必须用文本格式？试试高压缩率的压缩工具+CSV优化 #

如果一定要导出CSV，你可以从两方面入手缩小文件：

（1）用更高压缩率的格式替代ZIP #

ZIP的压缩率不算顶尖，换成gzip或者7z会有更好的效果。SAS直接支持gzip格式的输出：

filename _dataout gzip "/file_name/dataset_name.csv.gz";
proc export data=dataset_name outfile=_dataout dbms=CSV replace;
run;

如果用7z，你可以先导出未压缩的CSV，再用7z工具手动压缩（它的压缩率通常比gzip还要高）。

（2）优化CSV输出的内容 #

• 给数值型变量指定合适的格式，避免输出多余的小数位：比如用format num_var best12.;代替默认格式，减少无效字符。
• 用keep语句只保留必要的变量，砍掉不需要的字段（如果业务允许的话），直接减少数据量。
• 虽然你试过缩短变量长度，但可以再确认下字符型变量的实际最大长度，用proc contents查看后精准设置，避免浪费空间。

3. 跨平台友好的二进制格式：Parquet/Feather #

如果需要跨工具使用（比如Python、R、Excel），推荐导出为Parquet或Feather格式——这两种是列式存储的二进制格式，自带高效压缩，对于你这种多变量、大数据量的场景，压缩率能轻松接近甚至低于原SAS文件的39GB大小。

SAS支持直接导出Parquet：

proc export data=dataset_name 
            outfile="/file_name/dataset_name.parquet" 
            dbms=parquet replace;
run;

这个格式不仅体积小，读取速度也远快于CSV，现在已经是大数据场景下的通用格式，绝大多数数据分析工具都能兼容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Guilherme Kenji Kanashiro