
SAS-一些有用的语句
今天本想继续介绍 summary过程的,但是发现别人整理的比我更好,于是周末再更,好好整理一下描述性统计分析及评分卡建模,今天给大家介绍一些sas有用的语句吧。
1.如果在同一程序中需要多次调用print语句,用%str可以节省程序书写;
%let print=%str(proc print data=sashelp.class;run;);
&print;
2.查看变量类型;
data a;
set sashelp.class;
w=vtype(age);
run;
3.结构查询语言;
select语句用来检索数据(order从句,format选项) ;
create语句创建表格;
update语句增加或修改表格中列的数值(insert和delete语句插入和删除行,用alter语句增加、修改、删去列)
例子:
data employee;
input empname $ empcity $ empyears emptitle $ sales;
cards;
aa beijing 3 engineer 2300
bb shangqiu 2 teacher 3000
cc changsha 32 worker 4000
dd changsha 20 salesrep 1000
;
proc sql;
create table changsha as /*对表格的操作*/
select empname,
empcity,
empyears format=yymmdd8.,/*对表格列的操作*/
sales*2 as totalsales,
/*count(empyears) as count_emp,*//*计算by排序文件的观测数、均值(avg)*/
/*10*(sales-empyears) as total,*//*有效的表达式*/
emptitle
from employee
where empcity='changsha'
order by empyears asc; /*asc升序,desc降序*/
alter table changsha add gender char(1);/*对表格列的操作,添加性别变量,相似modify,drop*/
update changsha/*对表格值的操作:赋值*/
set gender='f'
where empname in ('aa','cc');
update changsha
set gender='m'
where gender is missing;
insert into changsha /*对表格行的操作,插入一条观测*/
values('ff', 'changsha',10, 8000,'teacher','m');
delete from changsha /*对表格行的操作*/
where empyears>20;
quit;
proc print data=changsha;
run;
4.计算行数;
%let dsid=%sysfunc(open(sashelp.class,i));
%let n=%sysfunc(attrn(&dsid,nobs));
%let rc=%sysfunc(close(&dsid));
%put obsnum=&n;
5.scan()用法:
data a;
arg='ABC.DEF(X=Y)';
word=scan(arg,-3);
/*put word;*/
run;
data c;
arg='ABC.DEF(X=Y)';
word=scan(arg,-20);
put word;
run;
data d;
input Arr $ & 22.;
ArrivalGate=scan(Arr,1,' ');
DepartureGate = scan(Arr,2,' ');
put DepartureGate ArrivalGate arr;
cards;
Arrival DepartureGates
;
run;
6.sysfunc()用法;
data a;
input group $ number point;
cards;
A 1 85
A 2 66
B 1 69
C 3 55
D 4 24
;
run;
%macro macro_name(group,number,point);
data out_&group.;
group="&group";
number=&number.;
point=&point.;
run;
%mend;
%macro test;
*打开存放参数的数据集;
%let dsid=%sysfunc(open(work.a,i));
%put &dsid; *%put是在日志输出改宏变量的值;
*fetch是为了判断是否读取完数据集记录,若已读完,则返回-1,否则返回0,赋给宏变量rc;
%let rc=%sysfunc(fetch(&dsid));
%do %while(&rc=0);
*trim是去掉字符右边的空格,left是去掉字符左边的空格,getvarc(&dsid,1)是读取数据集的第一列,
读取第二列则为getvarc(&dsid,2),getvarc是针对字符,若该列是数值型的则为getvarn(&dsid,2);
%let group=%sysfunc(trim(%sysfunc(left(%sysfunc(getvarc(&dsid,1))))));
%let number=%sysfunc(trim(%sysfunc(left(%sysfunc(getvarn(&dsid,2))))));
%let point=%sysfunc(trim(%sysfunc(left(%sysfunc(getvarn(&dsid,3))))));
%put &group; %put &number; %put &point;
%macro_name(&group,&number,&point);*将参数传给调用你所需要运行的宏macro_name;
%let rc=%sysfunc(fetch(&dsid)); *同上fetch;
%put &rc;
%end;
%let rc=%sysfunc(close(&dsid)); *关闭数据集;
%put &rc;
%mend;
%test;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09