嗨，我来帮你一步步解决这个问题，同时也给你一些在SAS Viya上学Python、迁移SAS代码的实用建议～

一、先解决proc python的报错问题 #

你运行的基础代码语法上没问题，出现ERROR: Unhandled python exception通常是环境配置或依赖缺失的问题，你可以按下面的步骤排查：

• 步骤1：简化代码定位根源
  先去掉代码里的import pandas as pd，运行最基础的测试代码，看看是不是pandas依赖的问题：

  proc python;
  submit;
  print("Hello from Python inside SAS");
  endsubmit;
  run;
  

  如果这段能正常输出，那就是你的SAS Viya关联的Python环境里没安装pandas，需要在该环境中执行pip install pandas（有权限的话自己操作，没权限就联系管理员帮忙安装）。

• 步骤2：检查Python集成配置
  有时候SAS Viya默认没启用Python运行时，你可以：

  • 先联系管理员确认Viya环境已经配置好Python集成，包括指定了Python的安装路径
  • 也可以在代码开头手动指定Python路径试试（替换成你Viya上的实际Python路径）：

    options pythonhome='/opt/sas/viya/home/Python39';
    proc python;
    submit;
    print("Hello from Python inside SAS");
    endsubmit;
    run;
    

• 步骤3：查看完整报错日志
  Unhandled python exception这个提示太笼统了，你可以打开SAS Studio的完整日志，往下翻找更具体的错误信息（比如ModuleNotFoundError、PermissionError），这能帮你更快定位到底是环境、权限还是依赖的问题。

二、在SAS Viya上学Python&迁移SAS代码的实用建议 #

既然你有SAS基础，转Python会比纯新手顺畅很多，给你几个贴合Viya环境的小建议：

• 入门阶段：从SAS-Python交互入手
  先别着急啃纯Python语法，而是先在proc python里练SAS数据集和Python的交互，结合你已有的SAS知识上手更快，比如：

  proc python;
  submit;
  # 读取SAS数据集到pandas DataFrame
  from sasviya import Session
  sess = Session()
  df = sess.read('sashelp.class')
  # 对应SAS的where语句做筛选
  filtered_df = df[df['Age'] > 13]
  # 把处理后的数据写回SAS数据集
  sess.write(filtered_df, 'work.filtered_class')
  endsubmit;
  run;
  

• 学习优先级：先学和SAS功能对应的Python库
  你可以对照SAS的功能来选Python库，效率更高：

  • 替代SAS Data Step/Proc SQL：重点学pandas（数据清洗、筛选、转换、聚合全搞定）
  • 替代SAS数值计算/统计：学numpy+scipy
  • 替代SAS宏：学Python的函数、循环、类，用函数封装重复逻辑
  • 替代SAS可视化：学matplotlib/seaborn，也可以结合Viya自带的可视化工具

• 代码迁移：小步迭代，对比验证
  别一开始就迁移复杂的SAS程序，从最小的片段开始：

  1. 先迁移一个简单的Proc SQL查询，改成pandas的df.query()
  2. 再迁移Data Step的变量衍生、条件赋值逻辑，改成pandas的df.assign()、df.loc[]
  3. 每次迁移后，对比SAS原程序和Python程序的输出结果，确保一致再往下推进
  4. 复杂的宏逻辑，可以拆成多个Python函数，逐步替换

• 利用Viya的混合分析优势
  在Viya里不用彻底抛弃SAS，比如可以用Python做数据清洗，再调用SAS的建模过程；或者用SAS准备好数据，再用Python做高级可视化，这种混合模式能让你的过渡更平滑。

如果之后遇到具体的语法问题、迁移卡点，随时提出来，我再帮你细化解决～