01 SAS hash对象是一种强大的数据步骤编程技术，它可以在内存中快速地存储和检索数据，实现表查找、合并、拼接和排序等操作。...SAS hash对象的行为类似于SAS数组，它可以将包含的变量保存到一个SAS数据集中，但在数据步骤结束后，SAS hash对象和它的所有内容都会消失。 为什么要使用SAS hash对象？...由于内存中的操作通常比磁盘上的操作更快，用户通常会体验到更快和更高效的表查找操作 。此外，SAS hash对象还可以根据一个键来将一个数据集分割成多个数据集。 SAS hash对象有什么缺点？...使用defineKey方法来定义一个或多个键变量，用于匹配两个数据集中的观测值 。 使用defineData方法来定义要从合并或拼接的数据集中保留的变量 。...使用defineDone方法来完成hash对象的定义 。 使用find方法来在hash对象中查找与当前数据步骤中的键变量相匹配的观测值 。 使用output方法来输出合并或拼接后的结果数据集 。
其中还是有点困惑在data与datasets的区别之上，datasets是对逻辑库中数据集进行操作的方式，而data之后是代表程序的开始。...同时前面带了几个变量就是以这几个变量为唯一索引。有点注意的是，可以同时以“xy”两个变量作为索引变量。 4、索引的删除 有全部删除也有部分删除。...其中，sex='M'中的等于，也可以写成sex eq 'M',其中的eq代表等于（此外ne代表不等于） （4）set-in 临时变量 /*set-in-临时单个变量*/ /*可以说是SAS跟R最大的区别的一点就是...本段代码中，还有一个用if 来重新构造一个变量flag，当a=1时候flag为1，这样的形式就可以构造一个新的变量。...（10）双set 双set的设置是set用法的最精髓，也算是SAS为什么效率高的一个原因，简单的理解就是，可以同时读两份文件。
SAS进阶《深入解析SAS》之对多数据集的处理 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。...据集的横向合并： 数据集的横向合并，指的是将两个或者多个数据集根据某种原则横向合并起来，形成新的数据集。 2. 数据集的纵向串接两种方法：1）使用SAS DATA步的SET语句。...2）新数据集含有的观测数为所有输入数据集的最大观测是数。 使用BY语句合并，也称为匹配合并。...2）使用UPDATA语句时必须使用BY语句；MERGE语句在不使用BY语句时也可以按观测号进行一对一合并。...2）在处理缺失值时，UPDATA语句可以控制是否用缺失值对主数据集进行替换；MERGE语句中后一数据集中的缺失值一定能会覆盖前一数据集中的值。
变量和观测值 在传统的SAS术语中，数据包括变量和观测值。采用相关的数据库的术语，SAS数据集也被叫做表、观测值也被叫做行、变量也被叫做列，你可以看到下面这个包含一些数据的表。 ?...数据类型 未加工的数据有多种形式，但SAS将其简单化。在SAS中只有两种数据类型——数值型和字符型。数值型完全是数据，可以被加减乘除、可以是正负且是小数。...SAS数据集的大小 在SAS 9.1之前，SAS数据集可以包含32767个变量，从SAS 9.1开始，SAS可包含的最多变量数由你的电脑可用资源决定（内存，CUP？）。...数据步也可以按照你想要的方式合并数据集，包括联接（concatenation）和合并（match-merge）。...当最后一个观测值都被写入输出数据集中之后，SAS结束数据步，进入下一个步。 ? 有一个类比，数据步就像是一个投票程序。
例子 有一份关于火车运汽车的数据，汽车主为了在高峰期节省时间，或者为了节省汽油，选择让火车运汽车的方法，变量依次为： 一天中发车的时间、火车上的汽车数、火车中的人数： ?...注意K086的销售记录缺失，因为sales data中没有关于其的记录。 6.5 一对多匹配合并数据 ? 一对多合并是指一个数据集中的一个观测值可以与另一个数据集中的多个观测值匹配。...当你想比较每一个观测值和一组变量的均值时，可以先使用proc means计算统计量，并保存输出文件，再与原始文件合并。 例子 有一份关于鞋子销量的数据，变量为鞋子风格、类型、销量。...往常之中，记住的变量会被下一个观测值改写，但这里变量只在第一次迭代的时候读取，并为所有观测值记住，这一技术适用于没有匹配变量的情况下，将一个单个观测值合并到多个观测值中。...区别在于，后者适用于数据步中的所有变量，而前者仅使用与语句前面的那个数据集。而且，后者仅可以在数据步中使用，而前者除了数据步和过程步，还可以在输入和输出数据集中使用。
SAS中数组主要用于迭代处理如变量。SAS/IML更接近的模拟NumPy数组。但SAS/IML 在这些示例的范围之外。 ? 一个Series可以有一个索引标签列表。 ?...此外，一个单列的DataFrame是一个Series。 像SAS一样，DataFrames有不同的方法来创建。可以通过加载其它Python对象的值创建DataFrames。...解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是，编写一个程序使用计数器变量遍历所有列，并使用IF/THEN测试缺失值。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。...在删除缺失行之前，计算在事故DataFrame中丢失的记录部分，创建于上面的df。 ? DataFrame中的24个记录将被删除。...记录删除部分为0.009％ 除了错误的情况，.dropna()是函数是静默的。我们可以在应用该方法后验证DataFrame的shape。 ?
SAS的方法 你可能有各种形式的数据，包括手写在纸上、存放在电脑上、或是在数据库管理系统里，不论如何，总有一种方法可以让SAS来读取。...从原始数据文件中创建一个SAS数据集 你有两种方法读取原始数据文件： 数据步可以读取任何形式的原始数据文件，这种方法还将在2.4中详解。...将其他软件中的数据文件转换成SAS数据集 如果数据在一个软件中以某种格式存放，但需要用另一种软件分析时，就会很麻烦。...有几种方法可以将某种软件中的数据转换成SAS数据集： 如果安装SAS/ACCESS模块，可以用导入过程（importprocedure）和导入向导（Import Wizard）将Excel、Lotus、...SAS日志 读取外部数据时，SAS日志会给一些很有用的信息，检查这些信息可以解决一些问题，比如对比INFILE语句读取的记录数和数据集中实际观测值，可以确定SAS是否正确的读取了数据。
01 SAS PDV，全称为程序数据向量（Program Data Vector），是SAS在执行DATA步时创建的一个内存区域，用于存储变量的当前值和一些自动生成的变量。...将PDV中的变量的当前值输出到新建的数据集中 判断是否到达输入文件或数据集的结尾，如果是，则结束循环；如果否，则返回到DATA语句继续下一次迭代 我们可以用一个简单的例子来说明这个过程。...输入缓存区的大小取决于外部文件的每行数据的长度，而PDV的大小取决于DATA步中涉及到的所有变量。SAS PDV有什么作用和好处？...例如，在DATA步中创建新变量时，需要注意新变量是否需要被RETAIN或SUM来保留其上次迭代时候得到值；否则，默认情况下新变量会被置为空值。 可以优化程序的效率，如减少不必要的变量、语句和循环。...例如，在DATA步中使用DROP或KEEP语句或选项来删除或保留不需要输出到新建数据集中去得变量；这样可以节省内存空间和运行时间。 可以利用PDV中的自动变量，如_N_、_ERROR_、FIRST.
根据Ron Cody在他的《Cody's Data Cleaning Techniques Using SAS》中的定义是： 确保原始数据的准确输入 检查字符型变量仅包含有效值 检查数值型变量在预定范围内...检查是否存在缺失数据 检查并删除重复数据 检查特殊值是否唯一，如患者编号 检查是否存在无效数据 检查每一个文件内的ID编号 确保是否遵循复杂多文件规则 举个例子，当我获得一个包含几百名临床患者的数据集时...这样的话，后面我所有与基线有关的数据分析都在这个新的数据集中操作即可，可以减少对原始数据集的影响，以免一些误操作而引起的麻烦。 ?...比如图1就是一个典型的长数据格式，因为“visit”这个变量被压缩到了一个变量之中，所以每一个ID不仅只有一行观测，而是有9行之多。图3就是对图1中的变量“RMDQ”进行转置之后的结果。...因为“RMDQ”中存在缺失值（missing data），后面会通过多重填补（multiple imputation）方法进行缺失值的处理，需将数据变换为宽数据格式时才可以。 ?
例子 有一份关于火车运汽车的数据，汽车主为了在高峰期节省时间，或者为了节省汽油，选择让火车运汽车的方法，变量依次为： 一天中发车的时间、火车上的汽车数、火车中的人数： ?...注意K086的销售记录缺失，因为sales data中没有关于其的记录。 5. 一对多匹配合并数据 ? 一对多合并是指一个数据集中的一个观测值可以与另一个数据集中的多个观测值匹配。...当你想比较每一个观测值和一组变量的均值时，可以先使用proc means计算统计量，并保存输出文件，再与原始文件合并。 例子 有一份关于鞋子销量的数据，变量为鞋子风格、类型、销量。...只在数据步的第一次迭代中，SAS读取了summary数据集，之后为新数据的所有变量记住这个变量值。 它的工作原理在于SET语句是自动记住的。...往常之中，记住的变量会被下一个观测值改写，但这里变量只在第一次迭代的时候读取，并为所有观测值记住，这一技术适用于没有匹配变量的情况下，将一个单个观测值合并到多个观测值中。
4.6 可供选择的formats（表） 4.7 使用proc format创建自己的格式 4.8 定制一个简单的报告 4.9 使用proc means描述数据 4.10 将描述性统计写入SAS数据集中...也可以用可以给任何没有列在value语句中的变量分配格式。 例子有一份关于汽车公司客户的调查信息。...4.8 定制一个简单的报告 数据步可以帮助在报告中完成一些个性的需求，比如一页打印一个观测值等。...如果没有其他语句，proc means语句会给你数据集中所有观测值和所有数值变量的统计量，这里是一些可以用到的语句： BY variable-list; 分变量单独分析，但数据必须先按照variable-list...4.10 将描述性统计写入SAS数据集中 有两种方法可以在SAS数据集中储存描述性统计量，Output Delivery System(ODS)，或者output语句。
，叫你在10000条的那个客户主数据中改一下，你怎么办？ 用合并？用IF筛选有没有变动？还是一个一个手动去改？都不需要，用update语句更新一下即可。...区别在于，后者适用于数据步中的所有变量，而前者仅使用与语句前面的那个数据集。而且，后者仅可以在数据步中使用，而前者除了数据步和过程步，还可以在输入和输出数据集中使用。...如果将数据集a、b合并，那么在合并的数据集中，你知道那个是来自a哪个是来自b吗？in=option，就是用来追踪原始数据集对应新数据集中的哪个观测值。...每一个数据步的结尾都有一个暗含的output语句，它告诉SAS在处理下一个观测值之前，将当前的观测值写入输出数据集中。...; VAR variable-list; ID语句 ID语句命名变量，这些变量值将变成新的变量名，ID变量在一个数据集中只能发生一次，如果有BY语句，那么在一个by-group中，变量值必须是唯一的。
主要作用是显示程序运行的结果。 注：当程序写好时需要点击运行（小人的图标哟），另外需要注意无论是数据集的名称还是SAS程序，SAS均不区分大小写。 ?...二、SAS数据集与SAS数据库 SAS数据集存放于SAS数据库中，类似于excel文档存放在一个文件夹中。...四、SAS程序简介 1、SAS程序结构：数据步（data step）+过程步（proc step）；以run结束 2、SAS程序语法规范：每个语句以“；”作为结束符号；同一行可以有多个语句，一个语句也可以分几行编写...六、整理数据 常用的SAS语句： 1、if-then/else 2、删除不需要变量或保留需要变量：drop/keep语句（data步中） 3、产生新变量：直接等号赋值即可，if-then/else产生新变量...数据集A3如下：（使用keep语句保留A1数据集中的 age blood变量） ? A4、A5、A6如下：（产生新变量） ? ? ?
002 —简单点。 01 SAS语法入门介绍 SAS是一种统计分析软件，它可以用来处理各种数据，进行数据清洗、分析、可视化和报告等操作。...SAS有自己的编程语言，叫做SAS语言，它是一种基于过程的语言，也就是说，它是由一系列的步骤组成的，每个步骤都有一个特定的目的和功能。...SAS最早是在1966年由美国北卡罗来纳州立大学的安东尼·巴拉斯和詹姆斯·古德奈特开发的，用来分析农业数据。后来，SAS逐渐发展成为一个全面的数据分析平台，广泛应用于金融、医疗、教育、政府等领域。...data语句后面可以跟上一些子句，用来指定数据集的来源、合并方式、筛选条件、变量选择等。...下面是一个简单的过程步的例子，它用来对cars数据集中的mpg和price进行线性回归，并输出模型参数和拟合度： * 对cars数据集中的mpg和price进行线性回归，并输出模型参数和拟合度; proc
从原始数据文件中创建一个SAS数据集 你有两种方法读取原始数据文件： 数据步可以读取任何形式的原始数据文件，这种方法还将在2.4中详解。...将其他软件中的数据文件转换成SAS数据集 如果数据在一个软件中以某种格式存放，但需要用另一种软件分析时，就会很麻烦。...SAS日志 读取外部数据时，SAS日志会给一些很有用的信息，检查这些信息可以解决一些问题，比如对比INFILE语句读取的记录数和数据集中实际观测值，可以确定SAS是否正确的读取了数据。...有一种方法可以在SAS中直接查看文件的DDE三元组，方法为：复制数据至剪贴板里，触发SAS会话，从解决方案（Solution）菜单中选择附件（accessories）——DDE三元组。...2.19 临时和永久数据集 SAS临时数据集只在目前工作或会话中存在，关闭SAS或结束工作时则删除；永久数据集当关闭SAS或结束工作时仍然存在。
PDV:Program Data Vector，在DATA步中所有涉及的变量被编程当前向量的一部分。 2....数据集结构 一个SAS数据集是数据值和数据集信息的集合。...数据值：由观测加变量组成，行为观测列为变量；数据集信息:包含该数据集名字、创建时间、在逻辑库中的成员类型等。...2.4 SAS索引 SAS索引存储SAS数据集中一些变量的值和与该值对应的观测进行直接定位的指针系统。...MERGE语句 横向合并两个或两个以上SAS数据集；UPDATE语句 更细SAS数据集；MODIFY语句 修改SAS数据集； PUT语句 显示或输出数据行；FILE语句 规定当前PUT语句的输出文件；INFILE
2.如何选择回归模型 当只了解一两种回归技术的时候，情况往往会比较简单。然而，当我们在应对问题时可供选择的方法越多，选择正确的那一个就越难。类似的情况下也发生在回归模型中。...使用观测值和预测值之间的均方差即可快速衡量预测精度。 4）如果数据集中存在是多个混合变量，那就不应选择自动模型选择方法，因为我们并不愿意将所有变量同时放在同一个模型中。...只要所有进行比较的模型的因变量（在本示例中为学生测试分数）相同，我们就可以使用来自每个模型的 AIC值确定哪一个的表现更好。模型的AIC值越小，越适合观测的数据。...使用程序方式，用户可以完成所有需要做的工作，包括统计分析、预测、建模和模拟抽样等。但是，这使得初学者在使用SAS时必须要学习SAS语言，入门比较困难。...高级数据分析工具集中了Excel最精华、对数据分析最有用的部分，其分析工具集中在Excel主菜单中的“工具”子菜单内，回归分析便为其中之一。
一直以来，大众了解的SAS都是数据集操作，使用的方法是数据步和过程步。但其实，SAS这个庞大的系统中还隐藏了另一个平行世界——IML，在这个世界里，你需要一个像操作MATLAB一样的矩阵思维。...quit; Var，选择的变量不填，SAS就默认把所有数值型变量读入矩阵，生成一个数值矩阵。...在写入数据集之前，首先生成一个ID变量，，一遍标识出不同的人，方法就是用第一讲用到的水平连接符，复习→： proc iml; use sashelp.class; read all into boy...All 删除所有观测值。 有一份10人的score数据，数据集的名字叫score ? 现在想删除第二个人James的记录。...（4）简单统计分析 IML模块可以直接对数据集进行简单的描述性统计。
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