SAS  操作数据集的观测 1. SAS表达式 表达式是操作数和操作符的序列,该序列会形成一组可执行并产生 结果值的指令.其中,操作数可以是常量.变量或表达式:操作符是表 示比较.数学计算或逻辑运算的符号,也可以是SAS函数或者括号组. 在SAS程序语句中,创建变量.赋值.求新值.转换变量和执行条件处理都会用到表达式. 1.操作数 操作数可以是常量.变量或表达式.SAS常量是表示一个固定值的 数字或字符串.常量可用作许多SAS语句的表达式,包括变量赋值语句 和IF-THEN语句,还可作为特定选项

SAS  对部分观测得处理 在建立新数据集时,有以下两种方式可以从已经存在的数据集中选取观测到新数据集中. ·通过删除不满足条件的观测来保留想要的观测. ·仅接受满足条件的观测. 条件可以由IF语句.WHERE语句或数据集选项WHERE=中的条件表达式来指定.WHERE语句和数据集选项WHERE=可以用在DATA步 和PROC步中,两者的使用方法基本相同. 1.使用DELETE语句删除满足条件的观测 在DATA步中可以结合使用IF语句和DELETE语句来删除满足条件 的观测,其基本形式如下: I

DATA _NULL_;SET SASHELP.CLASS NOBS=N;CALL SYMPUTX('N',N);STOP;RUN; %PUT N=&N.; 运行结果: 57 DATA _NULL_;58 SET SASHELP.CLASS NOBS=N;59 CALL SYMPUTX('N',N);60 STOP;61 RUN; NOTE: 从数据集 SASHELP.CLASS. 读取了 1 个观测NOTE: “DATA 语句”所用时间(总处理时间): 实际时间 0.00 秒 CPU 时间 0

本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15091967.html 实际项目中会经常遇到按指定顺序输出Listing的情况,例如:输出所有受试者的分组情况列表. 首先准备数据集: data data1; input name $ arm $; cards; AXLD 试验组 GCHS 对照组 IJNK 对照组 OKLS 试验组 NJDK 试验组 PLDF 对照组 TGSJ 试验组 IDNG 对照组 ; run; 然后使用proc format过程创建一

首先,抛开SAS,回忆我们在数学课本上学习的转置是什么概念,转置如下图: 以上就是数学中的转置. 那么在SAS里该如何转置呢? 先看语法格式: PROC TRANSPOSE <DATA=input-data-set> <DELIMITER=delimiter> <LABEL=label> <LET> <NAME=name> <OUT=output-data-set> <PREFIX=prefix> <SUFFIX=s

1,变量名命名规范:以字母或者下划线开始,可包含字母.下划线.数字,且不超过32个字符: 2,INFILE用于读取外部数据文件,一般于FILENAME(和LIBNAME用户一致,但路径要精确到文件名(...TXT/DAT等))连用. 3,INPUT语句用于定义字段变量,可用于读去外部文件(INFILE).CARDS.DATALINES. 4,变量类型转换规则:①赋值:以赋值目标的变量类型而定自动转化:②做运算→数值型:③做字符连接→字符型:④经过了字符处理函数→字符型: 5,字符和数值型变量在数

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SAS中的一些常见的符号.运算符是一种符号①比较算符②算术算符③逻辑算符④其它算符 运算符号 比较算符 含义 #NAME? 等于 ^= . NE 不等于 > . GT 大于 < . LT 小于 >= . GE 大于等于 <= . LE 小于等于 IN 等于列表中的一个 算术算符 比较算符 含义 ** 乘方 * 乘 / 除 + 加

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本来转载于SAS随机抽样 在统计研究中,针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体,都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象,以考察总体的特征.被抽取的部分个体称为该总体的一个样本.从总体中抽取样本的过程,称为抽样. 抽样包括随机抽样和非随机抽样.非随机抽样是从总体中抽取指定的个体,具有主观意向性,这里不做讨论. 随机抽样是按照随机

SAS 对数据的拼接与串接 使用SAS对数据进行串接.合并.更新与修改. 1. 数据集的纵向串接 数据集的纵向串接指的是,将两个或者多个数据集首尾相连,形成 一个新的数据集. 对数据集的纵向串接可以通过以下两种方法实现: ·使用SAS DATA步的SET语句. ·使用SAS过程步的APPEND过程. 1.1 使用SET语句实现纵向串接 1.基本形式 使用SET语句实现纵向串接的基本形式如下: DATA 新数据集; SET 数据集1 数据集2 <数据集3 数据集4 …>; RUN; 其中: ·S

SAS中的许多过程步都是封装好的,而且SAS的编程特点决定了只能是DATA步执行完之后再执行PROC步,或者PROC步执行完之后再执行DATA步.因此有时候DATA步只能利用PROC步执行完之后的结果.有时候这会带来一些不便.虽然有Call Execute例程,但该例程却是在DATA步执行完之后才能执行例程里面的代码.无法做到DATA步中的PROC步执行完之后才去执行DATA步内的其他代码.本文的目的就是简单介绍一种如何在DATA步中真正的执行PROC步的方法. 程序如下(需求是取某个数据集中某

SAS  创建新变量 在对SAS数据集进行处理时,经常需要根据原有变量或变量值生成新变量.根据要实现功能的不同,SAS提供了多种方法,例如通过数据集选项RENAME=(RENAME语句).赋值语句.求和语句等来实现不 同的功能. 1  数据集选项RENAME=和RENAME语句 在DATA步中,可使用数据集选项RENAME=或RENAME语句修改 一个或多个变量的名称.跟前面介绍过的数据集选项KEEP=和DROP= 一样,数据集选项RENAME=也可用于DATA语句中的输出数据集和 SET语句中

SAS 分组与排序 SAS对数据集进行操作时,经常需要在SET.MERGE.MODIFY或 UPDATE语句中使用分组数据.使用分组数据最基本的方法是使用BY 语句,其基本形式如下: BY 变量列表; BY语句除了可用于DATA步中对数据集进行操作外,也可以用于 SAS PROC步.在这些地方使用分组数据时,要求所有的观测必须按BY 语句中的变量以数字或字符顺序升序或降序排列,或者以某种方式分 组,例如以日历的月份或格式化后的值为条件进行分组.如果数据不满 足这个条件,可使用SORT过程对其进行

SAS对数据变量的处理 在使用DATA步基于已经存在的数据集生成新数据集时,可以指定在新数据集中不需要包含的变量而仅读取其他变量,或者指定仅需要在 新数据集中包含的变量.该功能可以通过DATA步中的SET语句和数据集选项KEEP=和DROP=来实现,也可以通过KEEP和DROP语句来实现. 1.使用数据集选项KEEP=和DROP= 使用数据集选项KEEP=和DROP=的基本形式如下: DATA 新数据集; SET 原数据集 (KEEP|DROP=变量列表); RUN; 读取数据集sashelp.

SAS数据集是存储在SAS逻辑库中.由SAS创建和处理的SAS文件,是SAS存储数据的主要方式.SAS数据集包含以表的观测(行)和 变量(列)为形式存在的数据值,以及用以描述变量类型.长度和创建该数据集时所使用的引擎等信息的描述信息.根据其是否包含真正的数据值,SAS数据集可分为SAS数据文件和SAS视图.SAS数据文件包含 数据和描述信息,在逻辑库中的成员类型是DATA:而SAS视图不包含 数据值,是指向其他数据源的虚数据集,成员类型是VIEW.下面分别 介绍SAS数据集的文件内容.命名,各种

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

SAS数据步与过程步,数据步语句http://www.biostatistic.net/thread-2045-1-1.html  ---转载---原文作者:biostar(出处: 生物统计家园) 数据步与数据步语句 1．数据步基本概念    数据步是产生数据集的一组语句.一个数据步可以建立一个或多个数据集.在一份程序中可以有多个数据步.数据步程序还可以对已建立了的数据集进行修改和产生输出. 2．程序变量与数据集变量    SAS变量有程序变量与数据集变量.数据集的列也叫变量. 3. 数据步的三

聚类分析是用户细分里面最为重要的工具,而用户细分则是整个精准营销里面的基础. 聚类分析方法分为: 层次法:可分为凝聚式和分列式,适用于观测数比较少的情形 1.凝聚式:将每个观测都归为一类,然后每次都将最相似的两个类合并成一个新的类,直至所有的观测成为一类或者达到所预订的分类条件为止.SAS中的层次法都是凝聚式. 分列式:将所有观测归为一类,接下来美的都把现有的类别按照相似程度一分为二,直至每一观测都各自成为一类或者达到预订的分类条件为止. 2.使用过程CLUSTER实现层次法 proc clus

在实际应用中,我们经常会把宽数据(一个患者一条观测)转化为长数据(一个患者多条观测)或者将长数据(一个患者多条观测)转换为宽数据(一个患者一条观测),在R中我们可以利用Reshape2包来实现.在SAS中有两种实现方法:数组和TRANSPOSE.这一篇博文先讲解利用数组重构SAS数据,下一篇博文将介绍利用TRANSPOSE函数重构SAS数据. 1.宽数据变长数据 ***创建数据集 DATA DIAGNOSE; INPUT @1 PATNO 2. @3 DATE MMDDYY10. @14 DX1

考虑这样一种场景:我们有一份患者入院检查的数据,我们知道一个患者有可能会多次去医院做检查,每次检查的结果可能为阳性,也可能为阴性.我们现在关注的是某一个患者在若干次检查中是否出现了阳性结果,在R中我们可以使用any函数,在python中可以利用pandas的groupby函数,在SAS中该如何处理呢?今天就立一个flag来解决它. 1. ***创建数据 DATA LAB; INPUT PATNO VISIT_NO OUTCOME; DATALINES; 3 1 0 3 2 0 3 3 1 1 1

FIRST.和LAST.临时变量是SAS很有特色的一点,我在R和Python中暂时没有发现类似的功能(也许它们也有这个功能,我不知道而已).考虑这样一种场景:我们有患者就诊的数据,每一条观测对应一个患者的一次就诊记录,我们知道一个患者可能会多次就医,那么如何找到这个患者第一次就医时间以及最有一次就医时间呢?又或者我们如何确定一个患者是不是因为同一个疾病多次入院.这篇博文将详细介绍如何利用FIRST.和LAST.这两个临时变量解决类似问题. 1.创建FIRST.和LAST.临时变量 创建FIRST