第三章 SAS数据集的整理
手把手教你使用SAS进行数据分析
手把手教你使用SAS进行数据分析SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的数据分析和统计软件，广泛应用于学术研究、商业分析、医学统计等领域。
本篇文章旨在手把手教读者如何使用SAS进行数据分析，并将内容按照类别划分成不同章节，以便提供更具体且丰富的内容。
第一章：SAS基础本章将介绍SAS的安装和基本设置，帮助读者快速上手。
首先，读者需要从SAS官方网站下载并安装SAS软件。
安装完成后，可以根据需要进行个性化设置，例如选择语言和界面风格等。
此外，还将介绍SAS的基本语法和常见命令，让读者了解如何打开、保存和导入数据集。
第二章：数据处理与清洗数据处理是数据分析的首要步骤，本章将详细介绍如何使用SAS进行数据处理和清洗。
首先，会介绍如何检查数据集的完整性，包括数据类型、缺失值和异常值等。
然后，会讲解如何进行数据变换，例如数据排序、合并和拆分等。
最后，会介绍如何处理缺失值，包括插补和删除处理。
第三章：数据探索和可视化数据探索和可视化是数据分析的关键环节，本章将重点介绍如何使用SAS进行数据探索和可视化。
首先，会介绍如何计算和描述性统计量，例如均值、中位数和标准差等。
然后，会讲解如何绘制常见的数据图表，例如直方图、散点图和箱线图等。
此外，还将介绍如何使用SAS进行数据透视和交叉分析，以便更深入地挖掘数据关系。
第四章：统计分析统计分析是数据分析的核心步骤，本章将介绍如何使用SAS进行常见的统计分析。
首先，会介绍基本的假设检验，例如t检验和方差分析等。
然后，会讲解回归分析的基本原理和应用，包括线性回归和逻辑回归等。
此外，还将介绍如何使用SAS进行聚类分析和因子分析等高级统计技术。
第五章：预测建模预测建模是数据分析的高级技术，本章将介绍如何使用SAS进行预测建模。
首先，会讲解时间序列分析的基本原理和应用，包括趋势分析和季节性分析等。
然后，会介绍如何使用SAS进行机器学习建模，例如决策树和随机森林等。
SAS统计应用基础(第三讲)共4讲
3.1 SAS数据集的基本格式
3.1.1 数据集的基本结构
一个SAS数据集就是一个数据文件，用来存放相应的变量 设置和具体变量值，是一个标准的关系型数据库中的二维 表格。 ①表格中的每一行就是一条记录，也称为观测 (observation)
②表格中每一列代表一个变量(variable)<数据库术语中
3.1.2 数据集的描述部分
1.数据集名称
在遵循相应操作系统的文件名规则的前提下，有如下规定： ①必须由英文字母或下划线开始 ②名称中可包含数字、字母和下划线 ③长度可以是1－32个字符 长度可以是1－8个字符 对各类不同对象的命名均适用。 如：逻辑库名、数据集名、数组 名、宏名等
SAS 7.0版以后 SAS 6.12版以前
日期型
例如，日期型数值存储的都是从1960年1月1日到该日期的天数。
数值型变量：SAS默认长度8位。8位的浮点存储方式对 变 量 长 度
大多数应用已经足够。
字符型变量：SAS默认长度8位。不够用，可以对量
的设定加以更改，最大长度可达32K。
3.1.3 数据集的数据部分
没有太多特殊的地方。需要强调的是对缺失值的处理
1、数据的格式化读入
FORMAT variables <format> <DEFAULT-default>; Variables 为希望指定输出格式的变量名称，随后的format用于指定具体的输 出格式。最后面的default选项则用于指定为给定格式的变量的默认输出格式。 Data temp; Format x 6.3 y 5.1; Input x y; Cards; 11 22.22 ; Proc print; Run;
sas数据整理(professional)
end;
• 先执行“循环体语句”，然后判断“循环退出条
件”是否成立，成立则结束循环。
三、过程步
SAS的程序步（也称过程或过程步）就是已经编
好了的用于数据整理和统计的计算机程序，你只需 要调用它们就是了。 程序步总是用一个PROC语句开始，后面紧跟着 程序步名，用以区分不同的程序步。 以下是一些常用的程序步的名称及功能：
• 数据每一行为一个观测，各观测值之间有一个或 几个空格或制表符分隔；
• 无论是数值型还是字符型缺失数据必须用小数点 表示；
• 字符型数据长度不能超过8个字符，不允许完全空 格或中间有空格，开头和结尾的空格忽略； • 在input语句中必须列出观测中的每一项数据对应 的变量名而不能省略中间某一个。
INPUT语句列格式要求
Select 示例1
• input month $1-10 season $; • • • • • • select(month); when('February','March','April') season='Spring'; when('May','June','July') season='Summer'; when('August','September','October') season='Autumn'; otherwise season='Winter'; end;
Select 示例2
• select; • • • • when(season='Spring') season1='春季'; when(season='Summer') season1='夏季'; when(season='Autumn') season1='秋季'; otherwise season1='冬季';
使用SAS进行数据处理和分析
使用SAS进行数据处理和分析第一章：简介数据处理和分析是现代社会中重要的技能之一，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并做出科学决策。
SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析软件包，广泛应用于各个领域的数据处理和分析任务中。
本文将介绍SAS的基本功能和常用技术，帮助读者了解如何使用SAS进行数据处理和分析。
第二章：SAS的基本操作SAS具有友好的图形用户界面和强大的命令行功能，可以满足不同用户的需求。
在本章中，我们将介绍SAS的基本操作，包括启动SAS软件、创建和保存数据集、导入和导出数据、运行SAS程序等。
通过学习这些基本操作，读者将能够掌握SAS的基本使用方法。
第三章：数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据变换、数据归一化等过程。
在本章中，我们将介绍如何使用SAS进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、去重、数据变换等技术。
通过学习这些技术，读者将能够清洗和准备好用于分析的数据。
第四章：基本统计分析统计分析是数据处理和分析的核心部分。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析、回归分析等。
通过学习这些统计分析方法，读者将能够对数据进行全面的分析，并得出科学的结论。
第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法外，SAS还提供了许多高级的统计分析技术，包括因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
在本章中，我们将介绍这些高级统计分析技术的基本原理和应用方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
第六章：数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和规律。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的数据可视化技术，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等。
通过学习这些数据可视化技术，读者将能够使用图表和图形展示数据的特征和规律。
第七章：模型建立与评估在数据分析中，我们常常需要建立模型来解释和预测数据。
SAS-第三章
第三章利用窗口菜单操作和建立SAS数据集第一节利用Viewtable浏览SAS数据集一、如何打开Viewtable窗口三种方法：一是在浏览器窗口，双击需要打开的数据集图标；二是在命令框键入vt.dst.bclass；三是按照菜单操作如下：然后打开需要的数据集即可。
二、表格（Table View）和表单（Form View）显示表格（Table View）表单（Form View）三、获得Viewtable的帮助在Viewtable窗口执行下列操作：四、浏览和编辑模式浏览模式编辑模式五、查看表及变量的属性（一）表的属性（二）变量的属性（三）用标签显示表头结果如下：（四）用变量名显示表头结果如下：（五）改变列显示的宽度在Viewtable窗口，当光标在灰色的行或列表头栏移动时，光标移至栏的分隔线时，光标会变为一个双向箭头，这时按下左键拖动鼠标就能改变分隔线的位置，改变某一列的宽度或所有行的高度。
（六）隐去某些列（七）改变变量显示的次序1. 可以采用鼠标拖动表头；2. 按如下操作（八）在移动中固定左侧的列（九）用Where语句选择部分观测进行浏览第二节利用Viewtable修改与输出SAS数据集一、按某个变量的值进行排序首先进入表编辑模式，然后二、修改单元格的内容进入表编辑模式，单击某单元格，则该单元格高亮显示。
如下所示。
三、加入新的一行四、复制行五、删除已有的行六、打印输出七、输出为HTML文件第三节用Viewtable建立新的SAS数据集一、用Viewtable打开空白表键入命令vt或vt new=temp或者用如下菜单方式：二、设定变量属性三、输入数据四、利用已有表的属性建立新的数据集首先，通过键入命令vt new=temp或按如下操作打开一个空白表：然后五、以现有的表为基础新建数据集打开一个空表，然后六、SAS的其它屏幕编辑工具1. Analyst（分析员应用程序）2. Insight（交互式应用程序）第四节利用Import菜单转换外部文件为SAS数据集一、进入Import菜单二、使用导入菜单下面以将某个excel文件转换为SAS数据集为例说明。
第3章 SAS菜单操作
3.2 SAS/INSIGHT交互分析介绍
3.2.4 SAS实例——绘制身高和体重的散点图
例3-2 已知在某班随机抽查了10个女生，并测量记录其身高 和体重，数据保存在数据集chap3.example3_2中。请应用 SAS/INSIGHT模块以菜单操作的方式绘制关于女生身高和体 重的散点图。
步骤一：Solutions|Analysis|Interactive Data Analysis 步骤二：Analyze|Scatter Plot 设置height为Y轴,weight为X轴
第3章 SAS菜单操作
主要内容
3.1 SAS/ASSIST视窗简介 3.2 SAS/INSIGHT交互分析简介 3.3 SAS/Analyst分析家简介
3.1 SAS/ASSIST视窗介绍
3.1.1 SAS/ASSIST概述
• 为SAS提供了面向任务的菜单界面，借助它可以通过菜单系 统使用SAS的其他产品。它自动生成的SAS程序既可辅助有 经验的用户快速编写SAS程序，又可帮助用户学习SAS。
3.1 SAS/ASSIST视窗介绍
➢ Results——管理存储在目录文件中的结果。 ➢ Index——提供了ASSIST模块中所有功能的索引，适用于
SAS用户入门ASSIST。 ➢ EXIT——退出SAS。
其中，最常用的主要是Data Mgmt、Data Analysis和Graphics三 个模块。
3.2 SAS/INSIGHT交互分析介绍
2. 对数据集排序 单击数据窗口左上角处的三角按钮，打开数据窗菜单，选择 “Sort”，在打开的“Sort”对话框中，选择排序的变量， 单击“Y”按钮，将变量选定，然后按“OK”按钮即可。 可同时根据多个变量进行排序，默认是升序排序，可单击 Asc/Des切换到降序。
第三章SAS数据集的基本操作
–功能：
建立指定的库标记与其物理位置的连接。
– 说明：
• 库标记必须指定，见库标记的命名规则 ； • 数据源即文件夹的物理位置，一般从根目录开始指定其路径， 并用一对引号（ 或 ）引起来； • 库引擎根据创建库中数据集时的SAS版本号可选V6或V8，缺 省值是当前SAS系统所用的引擎。 例： libname dst ‘d:\dst’; run;
• INPUT语句：描述如何读取每一条观测，包括：
– 读取源文件中的数据行， – 变量的命名， – 变量的读取模式；
许振宇 山东大学数学学院 2006
• 源文件：是扩展名为.dat或.csv的文本文件，其中：
– 数据行称为记录，对应于数据集中的观测， – 一个数据行中的若干列组成一个具有特定含义的数据，称 为字段，对应于数据集中的变量 ；
– 3. 过程步的一般形式 ：
PROC 过程名 [过程选项]; 过程语句序列; RUN;
– 4. 程序步的结束：
• 遇到RUN语句或后面一个程序步开始时。 • 表示前面的语句可以提交运行了。
许振宇 山东大学数学学院 2006
§2 有关库和逻辑文件的程序语句
• 1. 标记一个数据库
–一般形式：
LIBNAME 库标记 [库引擎] 库的实际物理地址 [选项];
许振宇 山东大学数学学院 2006
结果如下：
许振宇 山东大学数学学院 2006
§3 生成SAS数据集
• 1. 数据步（Data Step）简介
– 1.1 主要功能：
• 创建SAS数据集。 • 说明：数据必须以 SAS数据集的格式保存才能被许多SAS过程径：
• 直接在SAS系统中输入数据；import外部导入； • 用数据步（Data Step）将外部数据文件转换为SAS数据集； • 用SAS/ACESS模块访问其它数据库管理系统。
SAS资料整理
SAS资料整理（来自人人网，不全，欢迎补充）一、数据集的建立1.导入Excel数据表的步骤如下：1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import type）。
2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在“打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。
然后，单击“Option”按钮，选择所需的工作表。
（注意Excel文件要是2003的！！）∙3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。
∙ 4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。
2.用INSIGHT创建数据集1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值（注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！）3）数据集的保存:∙“文件”→“保存”→“数据”；∙选择保存的逻辑库名，并输入数据集名；∙单击“确定”按钮。
即可保存新建的数据集。
3.用VIEWTABLE窗口建立数据集1）打开VIEWTABLE窗口2）单击表头顶端单元格，输入变量名3）在变量名下方单元格中输入数据4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes…4.用编程方法建立数据集DATA 语句；/*DATA步的开始，给出数据集名*/Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/（用于DATA步的其它语句）Cards；/*数据行的开始*/[数据行]；/*数据块的结束*/RUN; /*提交并执行*/例子：data=数据集名字mylib.a;input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！比如名字，性别，科目等等)cards;rebeccah 424 112 1.5648 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 5.6235 数据集最后要加一个分号！！）louise 409 110 1.2568gina 474 110 1.3652mimi 410 106 1.6542alice 411 106 1.6985brenda 414 106 1.3698brenda 414 105 1.8975david 438 141 1.6547betty 464 141 1.5647holly 466 140 1.5624 ;proc print data=whb.phones; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！）run;*数据集中的框架我会用加粗来显示，大家主要记加粗的，下面的编程部分都是这样！！二、基本统计分析1. 用INSIGHT计算统计量1）在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”→“Interactive Data Analysis（交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集，单击“Open （打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口2）选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。
sas第3讲数据集管理
拆分数据集
将一个数据集拆分为多个数据集，每个数据集包含原数据集中的 一部分观测值。
使用PROC SQL过程
通过PROC SQL过程，可以使用WHERE子句对数据进行筛选，从 而实现数据集的拆分。
注意事项
拆分后，每个数据集都包含原数据集中的一部分观测值，变量的值 可能有所不同。
数据集的连接
1 2
连接数据集
将两个或多个数据集合并为一个数据集。
使用PROC SQL过程
通过PROC SQL过程，可以使用JOIN语句对数据 进行连接。
3
注意事项
连接后，每个数据集中的变量都将成为新数据集 中的变量，变量的值可能有所不同。
04 数据集的管理与维护
数据集的备份与恢复
备份策略
制定定期备份和增量备份策略， 确保数据安全。
详细描述
在SAS中，可以使用`GROUP BY`语句来对 数据集进行分组。`GROUP BY`语句允许指 定要分组的变量，并可以使用聚合函数（如 SUM、AVG、MIN、MAX等）对每个组进 行汇总分析。分组后，可以使用`OUTPUT` 语句将分组结果写入新的数据集。
03 数据集的高级操作
数据集的转置
02 数据集的基本操作
数据集的合并
总结词
数据集合并是指将两个或多个数据集中的记录组合在一起，形成一个新的数据集 。
详细描述
在SAS中，可以使用`PROC DATASETS`或`SET`语句来合并数据集。`PROC DATASETS`方法允许指定要合并的变量和它们在结果数据集中的顺序，而`SET` 语句则更简单，只需要指定要合并的数据集名称。
`UNION`语句则可以将多个数据集合并为一个。排序操作可以使用`PROC SORT`过程 来实现，通过指定排序关键字来对数据集进行排序。
学习使用SAS进行数据处理与分析
学习使用SAS进行数据处理与分析第一章：介绍SAS及其应用领域SAS（Statistical Analysis System）是由SAS Institute开发的一种统计分析软件。
它是一个功能强大的工具，用于数据处理、数据分析和预测建模等任务。
SAS广泛应用于各个领域，如金融、医疗、市场研究等，可以帮助用户从数据中挖掘有价值的信息。
第二章：SAS环境及基本操作在开始使用SAS之前，我们首先需要了解SAS的运行环境和基本操作。
SAS提供了多种版本，包括SAS Base和SAS Enterprise。
在Windows操作系统上，我们可以通过SAS界面进行操作，也可以通过编写SAS程序进行批量处理。
在本章中，我们将介绍SAS的安装和配置，以及SAS界面和常用的命令。
第三章：数据导入与导出数据导入是数据处理的第一步，也是最重要的一步。
SAS支持导入多种数据格式，如CSV、Excel、Access等。
我们可以使用SAS提供的导入工具，也可以通过编写SAS程序进行导入。
此外，SAS还支持将处理结果导出为各种数据格式，方便与其他软件进行交互。
第四章：数据清洗与转换在实际应用中，原始数据往往存在一些问题，如缺失值、异常值、重复值等。
数据清洗是为了使数据符合分析的要求，需要进行缺失值填充、异常值处理、数据规范化等操作。
SAS提供了丰富的函数和工具，可以方便地进行数据清洗和转换。
第五章：数据探索与可视化数据探索是数据分析的关键步骤之一。
通过统计指标、频率分布、散点图等方式，我们可以了解数据的分布情况、变量之间的关系等。
SAS提供了多种统计分析和可视化功能，如描述统计、相关分析、箱线图、直方图等，可以帮助用户深入了解数据。
第六章：数据建模在数据分析的过程中，我们往往需要基于数据构建一个模型，用于预测或分类。
SAS提供了多种建模技术，包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的建模方法和建模步骤，并通过实例演示如何进行模型构建和验证。
第3章 SAS统计的数据预处理
19:03
32
SAS数据库与SAS数据集
① 数据集变量的命名 与SAS程序变量一致， 1）变量名最多8个字符长； 2）一般由字母、数字、下划线组成，第一个字符必须 是字母或者下划线，不能有空格； 3）特殊字符(如$，@，#)也不允许在SAS名中使用。
合法变量名如： A A1 abc name age total … SAS系统保留的特殊变量名，以下划线开始和结尾。如： _N_和_ERROR_等。
15
SAS数据库与SAS数据集
将数据依次填入右侧表中，并将表头变量A、B、C修改 成目标值（ID、literature和math）。
新 建 数 据 集 窗 口
19:03
16
SAS数据库与SAS数据集
将数据数据集保存为永久数据集fenxijia.score，完成数 据集的新建。
新 建 数 据 集 保 存 窗 口
19:03
3
新建数据库对话框
19:03
4
SAS数据库与SAS数据集
通过编程方式新建数据库 语法： libname 库名 <‘路径’>; 例如：在F:\mydocument下建立一个数
据库test。 编程：libname test „F:\mydocument‟; 结果：
19:03
5
SAS数据库与SAS数据集
定义。
19:03
45
SAS数据的预处理
设定变量值的标签 对于定性变量或浮动变量等，在SAS数据集中通常对其
变量值进行标签设置。
例如：对某家电售后服务的客户满意度调查结果为
客户 满意度
客户1
客户2
非常满意 满意
客户3 不满意
客户4
SAS软件应用指南
SAS软件应用指南第一章：SAS软件简介SAS软件是一种广泛应用于数据分析和统计建模的强大工具。
本章将介绍SAS软件的概念、历史和主要特点，为读者提供了解SAS软件的基础知识。
第二章：SAS数据处理2.1 数据导入与导出介绍如何使用SAS软件导入不同格式的数据文件，并将处理后的结果导出保存为其他格式。
2.2 数据清洗与整理详细介绍SAS软件在数据清洗和整理过程中的常用函数和技巧，包括缺失值处理、异常值检测和数据转换等。
2.3 数据合并与拆分介绍SAS软件中的数据合并与拆分操作，包括对多个数据集进行合并、压缩和拆分，以满足不同的分析需求。
第三章：SAS统计分析3.1 描述统计分析介绍如何使用SAS软件进行描述性统计分析，包括计算均值、方差、频数和百分位数等。
3.2 假设检验与推断统计分析详细介绍SAS软件中的假设检验和推断统计分析操作，包括t检验、方差分析和回归分析等常用方法。
3.3 非参数统计分析介绍SAS软件中的非参数统计分析方法，包括Wilcoxon 秩和检验、Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis单因素方差分析等。
第四章：SAS数据可视化4.1 统计图形详细介绍SAS软件中常用的统计图形绘制方法，包括直方图、散点图、箱线图和饼图等。
4.2 报表生成介绍SAS软件中的报表生成技术，包括利用PROC REPORT和PROC TABULATE生成表格和综合报表。
4.3 数据可视化技巧提供一些在SAS软件中进行数据可视化时的技巧和注意事项，包括颜色选择、坐标轴调整和标签添加等。
第五章：SAS编程与自动化5.1 SAS语言基础介绍SAS软件中的基本编程语言，包括数据步和过程步的基础知识，帮助读者理解和编写SAS程序。
5.2 宏编程与自动化详细介绍SAS软件中的宏编程技术，包括宏变量、宏程序和宏语言的应用，以实现SAS程序的自动化处理。
5.3 批处理与调度介绍如何使用SAS软件进行批处理和调度操作，以提高工作效率和自动化数据处理流程。
SAS整理
一．用编程方法建立数据集DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/（用于DATA步的其它语句）Cards； /*数据行的开始*/[数据行]； /*数据块的结束*/RUN; /*提交并执行*/例子：data=数据集名字mylib.a;input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！比如名字，性别，科目等等)cards;rebeccah 424 112 1.5648 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 5.6235 数据集最后要加一个分号！！）louise 409 110 1.2568gina 474 110 1.3652mimi 410 106 1.6542alice 411 106 1.6985brenda 414 106 1.3698brenda 414 105 1.8975david 438 141 1.6547betty 464 141 1.5647holly 466 140 1.5624;proc print data=whb.phones; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！）run;*数据集中的框架我会用加粗来显示，大家主要记加粗的，下面的编程部分都是这样！！二．用编程方法计算统计量1.FREQ过程FREQ过程包括多个控制频数输出与检验的语句和选项，格式如下：PROC FREQ DATA = <数据集>;[TABLES <变量1> <变量2> …;][FORMAT <变量1> <输出格式1>. <变量2> <输出格式2>. …;]RUN;其中PROC FREQ语句调用FREQ过程，标志FREQ过程的开始；TABLES语句用于创建有关变量所构成的各种表格并进行相应的假设检验和计算，可以多次使用。
SAS数据整理的16个技巧
SAS数据整理的16个技巧SAS是一种广泛使用的数据分析和统计软件，而数据整理是数据分析过程中的重要一环。
在SAS中，有很多技巧可以帮助我们有效地进行数据整理和清洗。
下面是16个常用的SAS数据整理技巧。
1.了解数据的结构：在开始进行数据整理之前，我们需要先了解数据的结构，包括数据的类型、变量、变量类型等等。
这样有助于我们制定适当的数据整理策略。
2.导入数据：使用SAS的数据导入功能将数据文件导入到SAS中进行处理。
3.查看数据：使用PROCCONTENTS和PROCPRINT等SAS的过程来查看导入的数据，并了解数据的基本信息。
4.缺失值处理：使用IFTHEN语句来判断和处理数据中的缺失值。
可以选择删除缺失值、替换缺失值、插补缺失值等处理方法。
5.去除重复值：使用PROCSORT和PROCSORTNODUPKEY等SAS过程来去除数据中的重复观测值。
6.数据排序：使用PROCSORT对数据进行排序。
可以根据一个或多个变量进行排序。
7.变量重命名：使用RENAME语句来重命名变量名称。
可以将变量名称改为更直观和易懂的名称。
8.缺失值编码：通过对缺失值进行编码，将缺失值特别标记出来，便于后续数据分析。
9.数据变量类型转换：使用DATA步骤和相关函数将数据变量的类型进行转换。
可以将字符型转换为数值型，反之亦然。
10.缺失值填充：使用PROCMEANS、PROCSUMMARY等过程计算变量的均值、中位数等统计量，然后使用DATA步骤和ARRAY和DO循环等SAS技巧将缺失值进行填充。
11.创建指标变量：通过使用IFTHEN语句基于一些条件来创建指标变量。
例如，可以根据一些变量的取值来创建一个二元指标变量。
12.数据合并：使用PROCAPPEND、SET语句和DATA步骤将多个数据集合并成一个数据集。
13.数据分割：使用DATA步骤和IFTHEN语句将数据集按照一些变量进行拆分，例如将数据按照时间、地区等因素进行分割。
第三章 SAS数据集的整理
data adj; set sasuser.Admitjune; *input id name sex age date height weight actlevel fee; *proc print; total = sum(age,height,weight); if sex='f' then fef sex='m' then fee = sum(height,weight)*30; proc print; format date yymmdd10.; run;
Do -end
If 表达式 then Do; 语句组1; End; Else Do; 语句组2; End;
• Length 变量名1<$>长度 变量名2<$>长 度……..$;
SAS函数
第三章 数据加工
1.变量和观测值的选择 2.用SAS语句建立新的变量 3.SAS函数 4.循环语句和数组 5.写入SAS数据集和外部文件 6.使用Analyat菜单加工SAS数据集
1.变量和观测值的选择
• • • • Set 语句的使用 对变量的选择 对观测值的选择 按变量值对数据集排序
Set 语句的使用
大小写转化Lowcase(自变 量),upcase(自变量)
data adj; set sasuser.Admitjune; *input id name sex age date height weight actlevel fee; *proc print; total = sum(age,height,weight); if upcase(sex) ='f' then fee = sum(height,weight)*20; else if sex='M' then fee = sum(height,weight)*30; proc print; format date yymmdd10.; run;
SAS数据集
SAS数据集SAS系统使用的数据文件称为SAS数据集。
1.SAS的工作环境与SAS程序的结构1.1SAS的工作环境主要有四个窗口：PROGRAM EDIT窗口：用于程序的编写、运行和调试。
LOG窗口：用于监视程序的执行过程，提示程序运行过程的各种信息。
记录了SAS程序运行的全部情况，如程序语句的语法错误，运行中的逻辑错误和警告信息，运行时使用的数据集，建立的库文件，以及运行时间等。
OUTPUT窗口：用于显示程序运行的结果。
显示程序的统计分析结果，还可以在窗口对计算结果进行输入、输出、编辑、修改，以及文件格式的转换等操作。
GRAPH窗口：用于图形展示。
还可以在窗口对图形进行输入、输出、编辑、修改，以及图形格式的转换等操作。
另外，Explorer窗口用于显示SAS库（SAS系统命名的库名与磁盘某文件夹间的关联）及其SAS数据集。
Results窗口用于显示SAS程序运行成功时程序输出结果的目录。
SAS系统还有许多窗口，每个窗口都有其特定功能。
根据需要可以关闭窗口，也可以通过主菜单View的下拉菜单打开或切换窗口。
运行程序的方式有：Submit：运行全部程序。
Submit top line：运行程序的前n行。
程序运行后系统自动删除已经运行完毕的语句，运行结果显示在OUTPUT窗口，执行过程的各种信息显示在LOG窗口。
程序全部运行完毕后PROGRAM EDIT窗口的内容被清除，如果用户希望继续修改或调试该程序，可通过主菜单Locals项下的Recall text选项重新取出程序。
1.2SAS程序的结构SAS程序采用模块化结构，模块之间相互独立，每个模块完成一个任务。
模块可分为两种类型：一种类型是数据模块，数据模块以英文单词data作为开始语句。
另一种是程序模块，程序模块以proc（即英文单词procedure的前四个字母）作为开始语句。
模块中的语句用“；”分隔，同一个语句的不同项之间用一个以上的空格分隔。
sas整理
数据处理第一部分：一数据处理的定义：数据处理时在对数据应有的理解后，利用各种工具软件对数据进行加工、整理、分析，应用的过程。
二数据类型1 横截面数据集（cross-sectionaldata set）：即给定试点对个人、家庭、企业、国家或一些列其他单位采集的样本所构成的数据集（应该忽略细小的时间差别）2 时间序列数据集（time series data set）：是由一个或几个变量在不同时间的观测值所构成的。
3 混合横截面数据集（pooled cross section data set）：有些数据既有横截面数据的特点又有时间序列的特点，但每一时点的样本不同。
4 综列数据集（panel data set）：有横截面数据集中每个样本的一个时间序列组成。
（定期长期调查）三书写格式1 sas程序由语句构成，语句用分号结束；2 sas语句可以从某一行的任意位置开始；3 几个sas语句可以写在同一行上，但每句要使用分号；4 一个语句也可以写成几行，主要语句中的单词不被断开就可以。
在一个语句中各个单词之间至少要有一个空格。
5 sas程序中一般不区分大小写；6 用/*注释的内容*/来对程序进行注释。
四格式1 变量：名称、类型、长度、输入格式、输出格式、标签2 输入格式：数据被sas读取的格式3 输出格式：数据呈献给人们的格式第二部分：程序及解析例1 hellow worddata a;/*建立一个数据集*/file print;/*在日志窗口中输出*/put'hello world'；/*输出hello world*/run;proc print;run;结果Hello World例2 orangedata oranges; 生成数据集input variety $ flavor texture looks; 其中variety为字符型变量，其他均为数值型/*total=flavor+texture+looks;*/total=flavor+texture+looks;label total="总数";cards; 样本，在输入时，下方将会变位黄色。
数据集的拼接和合并-SAS
数据集的链接是把两个或以上的观测集连接成一个新的数据集。
连接的方式有两种，拼接和合并。
在sas数据步中用set语句可以拼接数据集，而用merge语句合并数据集。
其区别如下：A B1.数据集的拼接数据集的拼接可分为三种主要的拼接情况：（1）相同变量的数据集拼接Data A;Input common x;Cards;9801 19802 29803 3Data B;Input common x;Cards;9801 49802 59803 6Data C;Set A B;Proc print data = C;Run;（2）不相同变量的数据集拼接Data A;Input common x;Cards;9801 19802 29803 3Data B;Input common y;Cards;9801 49802 59803 6Data C;Set A B;Proc print data = C;Run;（3）按关键字排序后拼接数据集Data A;Input common x;Cards;9801 19802 29803 3Data B;Input common y;Cards;9801 49802 59803 6Proc sort Data = A;By common;Proc sort data = B;By common;Data C;Set A B;By common;Proc print data = C;Run;无论哪种拼接格式，用set语句生成的新数据集的观测总数为原各输入数据集观测数之和。
2.数据集的合并数据集的合并是通过merge语句把两个或以上数据集中的两条观测或两个以上的观测合并为新生成数据集中的一条观测。
数据集的合并可分为两种情况：一对一的合并（不带by语句）和匹配合并（带by语句）。
（1）一对一合并（不带by语句）把一个数据集的第1条观测同另外一个数据集的第1个观测合并，第2条观测同另外一个数据集中第2个观测合并，以此类推。
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data adj; set sasuser.Admitjune; *input id name sex age date height weight actlevel fee; *proc print; total = sum(age,height,weight); if sex='f' then fee = sum(height,weight)*20; else if sex='m' then fee = sum(height,weight)*30; proc print; format date yymmdd10.; run;
大小写转化Lowcase(自变 量),upcase(自变量)
data adj; set sasuser.Admitjune; *input id name sex age date height weight actlevel fee; *proc print; total = sum(age,height,weight); if upcase(sex) ='f' then fee = sum(height,weight)*20; else if sex='M' then fee = sum(height,weight)*; proc print; format date yymmdd10.; run;
第三章 数据加工
1.变量和观测值的选择 2.用SAS语句建立新的变量 3.SAS函数 4.循环语句和数组 5.写入SAS数据集和外部文件 6.使用Analyat菜单加工SAS数据集
1.变量和观测值的选择
• • • • Set 语句的使用 对变量的选择 对观测值的选择 按变量值对数据集排序
Set 语句的使用
• 面向SAS数据集的加工 data生成数据集名; Set 读入数据集名; 数据加工语句; Run;
Data dt01; Set dt01; Bonus=salary*0.08; Run;
将数据集sasuser.Building复制为work.Building
对变量的选择 • Dorp和keep语句
2.用SAS语句建立新的变量
• 赋值语句 • 条件语句
赋值语句
一般形式 变量名=表达式
简单赋值语句 使用SAS函数 函数名（自变量1,自变量2,…） 自变量可以是常量，变量，函数，表达式
Data donate; Input idnum $ Qtr1-qtr4; Total = sum(qtr1, qtr2, qtr3, qtr4); Cards; 1351 10 12 14 20 482 22 14 6 25 5112 17 17 17 . 5132 10 25 8 12 ; Run;
Total = sum(of qtr1-qtr4);
Data _null_; Y = sqrt(2); Put y=; Run;
Retail 语句 Retail 变量名 <初值> 变量名 <初值> Data retire; Input amount @@; Retain year 1994 total 0; Year=year+1; Total=total+amount; Cards; 500 1000 1500 2200 2700 ; Run;
求和语句
变量名+表达式；
Data retire; Input amount @@; Retain year 1995; Year+1; Total +amount; Cards; 500 1000 . 2200 2700 ; Run;
条件语句
If 表达式 then SAS语句; Else SAS语句；
Do -end
If 表达式 then Do; 语句组1; End; Else Do; 语句组2; End;
• Length 变量名1<$>长度 变量名2<$>长 度……..$;
• 逻辑运算符
运算 含义 AND或& 交运算，要求两个表达式同时成立 OR或| 并运算，要求两个表达式至少有一个成立 ^ 否定运算，将成立的（不成立的）转为不成立的 （成立的）
• where语句
• 读入数据集选项obs= 和 firstobs=
按变量值对数据集排序
• Proc sort data = 数据集名 <out = 输出数据 集名>; • By <Descending>变量名列<Descending> 变量名列…; • Run;
对观测值的选择
• If 语句
SAS程序中的表达式
• 算术运算符 运算 含义 ** 幂次运算 * 乘号 / 除号 + 加号 减号
• 常用比较运算符
运算 =或eq ^=或ne > < >= <= In 含义 等于 不等于 大于 小于 大于或等于 小于或等于 为其中之一 例 a=3 a ne 3 a>3 a<3 a>=3 a<=3 age in(11,14,16)
• 读入外部源数据时进行加工 Data 数据集名; Infile 读入源数据文件名; Input 输入变量列设定; 数据加工语句； Run;
• 例 data dt01; infile 'D:\lecsas\basev8\dst\imptdt01.dat‘; Input ID $ salary Actlevel $ Sex $; Bonus= salary*0.08; Run; Proc print; Run;