京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS之大话PDV
之所以说是数据源,而非输入缓冲区的原因上一条推送已经说明,这里就不再啰嗦啦。
这里我们且将DATA步流程简单地分为从数据源读入到pdv和从pdv写入数据集。
IF语句 & WHERE语句
这两个语句均是用于条件选择,但二者作用时机却大有不同。简单来说,if语句作用于观测出PDV到生成数据集时;而where语句则作用于观测进入PDV之时。这也奠定了二者效率上的差别。由于where语句作用于观测进入PDV之时,SAS读入的观测已经过选择,读入观测数较少,所以在读入较大数据之时,where语句的优势就尤为明显了。
但又是因为where语句作用于观测进入PDV之时,也带来了一些限制,如:
当提交如上语句之时,SAS将会报错:
ERROR: 变量 x 不在文件“WORK.B”中。
而使用if语句则不会出现此ERROR。
对于这些选项的作用,相信大家也都有所了解;如不了解,那就得好好补补基础咯
言归正传,对于这些语句的作用时机,就不再一一演示,简单来说,rename、keep、drop语句用于PDV到生成数据集的过程中。而对于选项,则需看选项的位置:
对于上述代码,大家可自行敲击运行,就会发现在数据集b生成过程中出现NOTE: 变量 age 未初始化。 原因就在于当选项用于set语句时,作用时机为原始数据至PDV之间;而当选项用于data语句时,则作用于PDV至生成数据集之间。
当SASDATA步中使用SET语句、MERGE语句和UPDATE语句读入变量时(除赋值语句和input语句外),SAS将会自动retain,即由这些语句读入的变量将不会被置缺失。
不多说,上例子:
例1:merge
结果:
运行过程:
从a读入第1条观测,从b读入第1条观测,查看id(即by变量)是否匹配,若不匹配,则读入id较小的观测,若匹配则一起读入PDV。此例为匹配。
到达RUN语句,将PDV写入数据集
从a、b分别读入第2条观测,检查发现不匹配。检查id是否与PDV中相同,若是,则读入匹配的观测(即a中第二条观测),若都不同,则将较小的id观测读入。
达到run语句,OUTPUT;
读入a的第3条观测,b的第2条观测,检查发现不匹配。再检查id发现a中第3条与PDV中id匹配,将其写入。后output。
读入a的第4条观测,b的第2条观测,检查发现匹配,再检查发现与PDV中id不同;此时进入另一个by组,初始化DVP。将匹配的观测写入DVP。
读入a中第5条观测,b中第3条观测,发现id不匹配,再检查发现b中第3条观测id与PDV中id匹配,将其读入,后output。
读入a中第5条观测,b中第4条观测,发现id匹配并与PDV中id不同,初始化pdv,将两条观测整合写入PDV,后output。
由于a中观测已读完(EOF),读入b中第5条观测,发现与PDV中id不同,初始化PDV,读入b中第5条观测,output。注意此时由于没有匹配,且为新的by组,不存在retain的x变量,所以最后一条观测中x为空。
a、b数据集均到达EOF,程序运行结束,保存数据集。
例2:set
结果:
这时候大家可能会发现,第二条观测不是同一个by组吗?为什么第2条观测的x变量不是第一条中x的值呢?为什么没有retain?
然而,其实还是有retain的,只不过数据集中体现不出来,而结果为什么会是那样呢?这就涉及到PDV的又一个原则,当PDV从一个新的数据集中读入观测时,会将PDV置缺失。
若你想看出retain的效果呢,有个办法:
对于UPDATA等其他语句,就不再举例啦,有兴趣者可自行探索。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19