SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句
SAS统计软件全局通用语句
FOOTNOTE语句
FOOTNOTE语句在每一页的底部输出一些脚注行。最多可 产生10个脚注行。
语句格式： FOOTNOTE<n><'text'|"text">;
其中： ▪ n紧跟在词FOOTNOTE后面(不能有空格)的数字，用来规定脚注 的行号; ▪ text规定脚注行的内容。 规定的脚注行内容将输出在所有过程的输出页上，但可以重新规定 或取消。
Weight 50.5000000 150.0000000
--------------------------------------
例11.16 使用选项CANCEL。 proc means data=ResDat.idx000001; var clpr X; /*注意数据集中没有变量X */ run cancel;
SAS统计软件全局通用语句
❖ 全局通用语句是可以用在任何地方的SAS语 句。这些语句既可以用在数据步（DATA步）， 也可以用在过程步(PROC步)，甚至还可以单独 使用。
应用举例
例11.1 注释语句应用。 proc print data=ResDat.stk000002 (obs=10) noobs; /*输出前10个观测，不输出观测序号*/ var oppr hipr lopr clpr; title"股票行情"; run;
proc means data=ResDat.stk000002 ; *对数据集ResDat.stk000002使用means过程; var oppr hipr lopr clpr; /*输出变量oppr hipr lopr clpr的均值*/ run;
例11.2 标准SAS程序开头，记录SAS程序信息的注释形式。
SAS中保存统计分析步的结果至数据集中
SAS中保存统计分析步的结果至数据集中在我们做完统计分析步（如proc reg等）后，有时想要将某些数据保存在数据集中，较为简单的常用方法有下面三种：使用proc步输出选项，使用output语句，使用ods output的方法。
下面以较为常用的proc reg步进行举例说明：1.使用proc reg步输出选项在proc reg ; 的options中可以选择outest= 选项来产生一个数据集，用于存储参数估计值、模型拟合的相关统计值等；同时还有edf、outseb、tableout、sse等选项（其他更多选项参见SAS help文档），可以将你想要的统计分析存储于outest= 生产的数据集中。
•OUTEST= outputs a data set that contains parameter estimates and other model �0�3t summary statistics•EDF outputs the number of regressors, the error degrees of freedom, and the model R2 to the OUTEST= data set•OUTSEB outputs standard errors of the parameter estimates to the OUTEST= data set•TABLEOUT outputs standard errors, con�0�3dence limits, and associated test statistics of the parameter estimates to theOUTEST= data set例：proc reg data=sashelp.class outest=result1 edf sse;model weight=height;quit;数据集work.result1如下：2.使用proc reg步的output语句在proc reg步中，output语句语法如下：output <out=SAS-data-set >< keyword=names > < . . . keyword=names > ;使用output语句可保存模型拟合后，模型诊断检验的一些数据。
SAS过程步通用语句
• Proc print data=class1;run; Title “title for two procedure”; Proc means data=class1; Var weight; Run;
10. LABEL 语句
• 格式：label 变量＝‚标识‛
• 功能：给变量赋以标记，输出时代替变量 名。
• 第四句是其它SAS语句，仅允许使用by语句。
• 最后是过程结束语句。 rank过程步和sort过程步一样，不产生任何输出信 息，必须借助于print 过程步，才能看到新数据集的 结果。
rank过程步和sort过程步 的区别
rank过程步不改变所有变量的观察值的顺
序，而s过程名。
过程步名
SORT PRINT UNIVARIATE MEANS
功能
将指定的数据集按指定的变量排序 将数据集中的数据列表输出 对指定的数值变量进行统计描述 对指定的数值变量进行统计描述
FREQ
TTEST ANNOVA
对指定的计数变量进行统计描述
对指定的变量做t 检验 对指定的变量做方差分析
3. rank 过程步
将SAS数据集中指定的变量的值按从小到大的顺序 附给一个序数，也称为秩次。产生的新变量称为是原变 量对应的秩次变量。 结构： proc rank data=SAS数据集名 ；
var SAS变量名；
ranks 新变量名； 其它SAS语句； run；
3. rank 过程步
• proc rank 语句，表明要建立SAS变量的秩次变量。 • 第二句是var 语句，指明数据集中要被秩次转换的变 量。 • 第三句是ranks语句，给出秩次转换后新的变量名。若 该句缺省，则新变量名覆盖原变量名。
sas显示前10条语句
sas显示前10条语句SAS（统计分析系统）是一种用于数据管理、统计分析和预测建模的软件。
它提供了广泛的功能和工具，可以处理各种类型的数据，并生成可视化的结果。
下面是关于SAS的前10条语句的列举，满足题目要求。
1. 运行SAS软件并打开数据集：```proc import datafile='C:\data\dataset.xls' out=work.dataset dbms=xls replace;run;```这个语句将导入名为dataset.xls的Excel文件，并将其保存为名为dataset的SAS数据集。
2. 查看数据集的前几行：```proc print data=work.dataset(obs=10);run;```这个语句将打印出名为dataset的数据集的前10行。
3. 计算数据集的描述性统计量：```proc means data=work.dataset;var var1 var2 var3;run;```这个语句将计算名为dataset的数据集中var1、var2和var3变量的均值、标准差和其他描述性统计量。
4. 绘制数据集的直方图：```proc univariate data=work.dataset;histogram var1;run;```这个语句将绘制名为dataset的数据集中var1变量的直方图。
5. 进行线性回归分析：```proc reg data=work.dataset;model var1 = var2 var3;run;```这个语句将对名为dataset的数据集进行线性回归分析，以预测var1变量。
6. 创建新变量并计算其值：```data work.dataset;set work.dataset;new_var = var1 + var2;run;```这个语句将在名为dataset的数据集中创建名为new_var的新变量，并将其值设置为var1和var2的和。
SAS过程步通用语句
RUN;
例6： FREQ语句
现有一批人，其中20岁女性10人，22岁女性23 人，21岁男性19人，21岁男性16人，求平均年龄。 • data a; input sex $ age number @@; cards; f 20 10 f 22 23 m 21 19 m 22 16 proc means; freq number; var age; run;
NOPAR1WAY
REG CORR GLM LOGISTIC PHREG
对指定的变量做非参 检验
对指定的变量做回归分析 对指定的变量做相关分析 对指定的变量做方差、协方差分析 对指定的变量做logistic回归分析 对指定的变量做COX回归分析
三、用于SAS过程步中的通用语句
能够在SAS过程步中使用的语句。而非各个 过程步的专用语句。 1 、 PROC 语句：表示过程步的开始及调用 某一要使用的过程 2、VAR语句：定义被分析的变量 3、BY语句：按指定的变量值来分组处理数 据集 4、CLASS语句：在分析中定义分类变量 5、SUM语句： 对指定的变量求和，当然 该变量必须是数值型变量。 格式： sum SAS变量名；
过程步名过程步名功能功能sortsort将指定的数据集按指定的变量排序将指定的数据集按指定的变量排序printprint将数据集中的数据列表输出将数据集中的数据列表输出univariateunivariate对指定的数值变量进行统计描述对指定的数值变量进行统计描述meansmeans对指定的数值变量进行统计描述对指定的数值变量进行统计描述freqfreq对指定的计数变量进行统计描述对指定的计数变量进行统计描述ttestttest对指定的变量做对指定的变量做t检验检验annovaannova对指定的变量做方差分析对指定的变量做方差分析nopar1waynopar1way对指定的变量做非参对指定的变量做非参检验检验regreg对指定的变量做回归分析对指定的变量做回归分析corrcorr对指定的变量做相关分析对指定的变量做相关分析glmglm对指定的变量做方差协方差分析对指定的变量做方差协方差分析logisticlogistic对指定的变量做对指定的变量做logisticlogistic回归分析回归分析phregphreg对指定的变量做对指定的变量做coxcox回归分析回归分析能够在sas过程步中使用的语句
SAS基础语句
SAS基础语句⼀、新建逻辑库Libname 逻辑库名 “路径”;Libname ana “C:\Desktop\SAS培训”;⼆、导⼊数据表1、⼿⼯导⼊可直接从“⽂件-导⼊数据”，从外部导⼊excel、csv等格式的数据表。
2、代码导⼊proc importdatafile="D:\base.csv"out=ana.limit_base replace;getnames=yes;/*以第⼀⾏为变量名称*/delimiter=','; /*分隔符*/GUESSINROWS=225409;/*SAS默认读取前20⾏判断数据类型，故可能判断错，需将此参数设置⼤⼀点*/ run;三、数据加⼯（data步）1、复制数据（set）Data test1;Set test;Run;2、保留字段（keep）Keep 字段名Data test2;Set test;Keep cust_no credit_dna4;Run;3、删除字段（drop）drop字段名Data test3;Set test;drop cust_no credit_dna4;Run;4、字段重命名（rename）Rename 旧字段名=新字段名Data test4;Set test;rename cust_no=cust_no_1;Run;5、字段运算Data test5;Set test;C=a+b;6、条件判断（if……then……）If 条件 then 结果Data test6;Set test;If 0<=a<10 then z=”01.[0,10)”;else if 10<=a<20 then z=”02.[10,20)”;else if 20<=a<30 then z=”03.[20,30)”;else z=”04.>=30”;run;7、删除记录（delete）Data test7;Set test;If a=10 then delete;Run;8、筛选记录（where、if）（1）whereData test8_1;Set test;Where x>10;Run;（2）ifData test8_2;Set test;Where if>10;Run;Data test8_3;Set test;Z=x+y;If z>10;Run;9、数据纵向合并（set，相当于sql中的union）Data test9;Set table_1 table_2;Run;10、数据横向合并（merge）Merge之前需对数据集按照关联字段进⾏排序。
SAS总结
ods output measures=xxx;
ods 表示输出表； output表示输出的选项（频 数分析or统计量）; measures指定了输出的统计 量包; xxx为表名;
preq freq data=xxx; tables x2*x1/measures norpint;
run; quit;
run;
备注
proc freq data=xxx; tables x1*x2/norow nocol nopercent; weight x3;
run;
proc freq data=xxx; tables x1*x2/missprint(missing); run;
默认选项不统计空值项; missprint选项只打印，不计 入频数; miss选项打印且计入频数;
insert into xxx set x1=y1,
x2=y2, x3=y3;
alter table xxx add x1 num add x2 char(i) update xxx set x1=y1 drop table xxx union all group by
备注 表示创建表中的变量名及 属性（i表示字符串的长 度）
过程细分类别
5 过程类别 proc sql
过程细分类别 建表 建表 建视图 选择变量—基本 选择变量—where 选择变量—不重复的观测 选择观测数量 选择观测和 选择特定观测 插入观测
插入观测
在表中增加/修改/减少列
改变观测值 删除表 连表：纵向 分组
6 过程类别 proc univariate
备注
var:选择需要构造分位数的 变量 pctlpre=:选择构造分位数的 名称前缀 pctlpts=:选择构造分位数的 位置
第六章SAS过程中常用语句
6.5 WEIGHT语句
语句格式： WEIGHT 变量； 功能： 在过程中规定一个数值变量，并以它的值作为观测值的权重。
*
6.6 FREQ 语句
语句格式： FREQ 变量； 功能： 规定一个数值变量，它的值表示数据集中某观测值出现的频数。 说明： 数据集中观测值总数等于FREQ变量的和。
*
例： DATA B; INPUT SEX $ AGE NUMBER; CARDS ; F 20 10 F 22 23 M 21 19 M 22 16 PROC MEANS ; VAR AGE ; PROC MEANS ; FREQ NUMBER ; VAR AGE ;
*
DATA SCORE; LENGTH NAME $ 12; INPUT NAME SEX GROUP $ T1-T3 @@ ; S=SUM(OF T1-T3) ; CARDS; WANGDONG 1 1 90 70 60 XUEPING 2 2 85 95 88 ZHOUHUA 1 1 77 84 69 HEYAN 1 2 95 78 88 SUNHONG 2 3 89 97 87 ZHAOBIN 2 3 66 98 86 PROC FORMAT ; VALUE SEXFMT 1='MALE' 2='FEMALE'; PROC PRINT DATA=SCORE; FORMAT SEX SEXFMT. ; RUN ;
*
*
6.7 ID 语句
语句格式： ID 变量表； 功能： 在输出数据集时，用该语句所规定的变量来识别观测值。 例：PROC PRINT DATA=A； PROC PRINT DATA=A； ID NAME；
*
*
*
SAS过程步及常用语句
SAS过程步简介SAS过程步的一般形式为：PROC 过程名 [ DATA=输入数据集] [选项];过程语句1 [/ 选项 ];过程语句2 [/ 选项];……RUN;1．VAR语句VAR语句在过程步中用于指定分析变量。
VAR语句的语法格式为：VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;变量名列表可以使用省略的形式，如x1-x3 等。
应用实例：var math chinese;2．MODEL语句MODEL语句在统计建模过程中用来指定模型的形式。
语法格式为：MODEL 因变量 = 自变量列表 / 选项; 应用实例：model y=x1 x2 x3 ;3．BY语句BY语句在过程步中用来指定一个或几个分组变量，根据这些分组变量值可以把观测记录分组，然后对每一组观测分别进行指定的分析。
在使用带有BY语句的过程步之前，应先用SORT过程按BY语句指定的变量对数据集排序。
例如，假设我们已经把class1数据集按性别排序，则下面PRINT 过程可以把男、女生分别列出：proc print data=class1 ; by sex;run;4．OUTPUT语句过程步中经常用OUTPUT语句指定输出结果存放的数据集。
不同过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同，OUTPUT语句是使用频繁的语句之一。
其语法格式为：OUTPUT OUT=输出数据集名关键字=变量名关键字=变量名…;其中用OUT=给出了存放结果数据集的名字，关键字用于定义输出变量名，用“关键字=变量名”的方式指定了系统自动输出变量与存储变量之间的对应关系。
等号后面的变量名指定了输出数据集中的存储变量名称。
例如：proc means data=data_prg.class1; var math; output out=result02 n=n mean=meanmath var=varmath;run;proc print data=result02; run;在DATA步中也可以用FORMAT语句规定变量的输出格式，用LABEL 语句规定变量的标签，用LENGTH语句规定变量的存储长度，用ATTRIB语句同时规定变量的各属性。
sas 中的proc summary的简易用法
sas 中的proc summary的简易用法在SAS（统计分析系统）中，proc summary是一个非常常用的过程，用于对数据进行汇总和统计分析。
它可以帮助用户快速、准确地计算数据的各种统计量，并生成相应的汇总报告。
本文将介绍proc summary的基本用法，包括如何使用它进行简单的数据汇总和统计分析。
一、简介1.1 proc summary概述proc summary是SAS中用于汇总和统计数据的过程。
它可以对数据进行求和、平均值、中位数、标准差等统计计算，还可以生成频数表、交叉表等汇总报告。
通过proc summary，用户可以快速了解数据的整体特征，发现数据的规律和异常值，为后续的分析和建模工作奠定基础。
1.2 proc summary的优势相比于手动编写数据统计分析的代码，proc summary有以下几个显著的优势：- 简洁高效：proc summary只需要一行或几行代码，就可以完成对数据的多种统计计算，极大地提高了统计分析的效率。
- 灵活多样：proc summary支持对多个变量进行统计计算，可以通过选项参数指定不同的统计方法和输出格式，满足用户不同的统计需求。
- 结果可读性好：proc summary生成的汇总报告结构清晰，包含多种统计量和描述性统计信息，便于用户直观地理解和解释数据。
二、基本用法2.1 proc summary语法proc summary的基本语法如下所示：```sasproc summary data=dataset;var variable1 variable2 ...;output out=summary_data mean=mean_value sum=sum_value; run;```其中，data=dataset指定输入的数据集名称；var variable1 variable2 ...指定需要进行统计计算的变量；outputout=summary_data mean=mean_value sum=sum_value指定输出的汇总数据集和需要计算的统计量。
sas中proc format用法
sas中proc format用法在SAS中，PROC FORMAT是一个非常强大的工具，用于自定义数据的格式。
它允许我们将原始数据转换为可读、易理解的形式，并提供了一种有效的方式来处理数据值的显示和输出。
本篇文章将详细介绍PROC FORMAT的用法，并提供一步一步的指导。
一、什么是PROC FORMAT？PROC FORMAT是SAS中的一个过程，用于创建自定义的格式，将原始数据值映射到相应的标签。
格式可以是数字和字符的组合，也可以是范围。
通过使用PROC FORMAT，我们可以将原始数据转换为具有更好可读性的格式。
二、创建一个格式创建一个格式的步骤如下：1. 使用PROC FORMAT语句开始创建格式，语法如下：PROC FORMAT LIBRARY=library_name;PICTURE format_name (picture_format);VALUE format_name_rangerange_label1 = 'display_label1'range_label2 = 'display_label2'…;RUN;这里的library_name是指定格式库的名称，format_name是格式的名称，picture_format定义了格式的显示方式，如数字或日期的格式。
range_label1、range_label2等是数据值的范围，display_label1、display_label2是与数据值范围对应的显示标签。
2. 在DATA步骤中使用FORMAT语句将格式应用于变量。
语法如下：DATA dataset_name;SET dataset_name;FORMAT variable format_name.;RUN;这里的dataset_name是数据集的名称，variable是要应用格式的变量名称，format_name是格式的名称。
三、常见的PROC FORMAT用法1. 使用PICTURE语句来创建特定格式的数字显示。
第十五章 SAS过程步常用语句和过程
课程名称
妇幼卫生信息管理学
授课对象
妇幼卫生专业本科生
授课章节
第十五章SAS过程步常用语句和过程
授课学时数
3学时
其中
理论课学时
2学时实习课Leabharlann 时1学时基本教材或
主要参考书
《妇幼卫生信息管理学》
参考书：《医学统计学与电脑试验》方积乾
Windows SAS 6.12& 8.0实用统计分析教程胡良平
教学目的与要求：
3.要处理的变量是什么？
4.是否要分组进行处理分析？
例2：
PROC PRINT DATA=CLASS1;
VAR AGE NAME;
BY SEX;
RUN;
解释程序及运行结果。
第一节SAS过程步的常用语句
一、PROC语句：
格式：PROC SAS过程名[选择项]
功能：过程步的开始及调用某一要使用的过程
二、VAR语句：
第十五章SAS过程步常用语句和过程
主要内容
1.过程步的通用语句
Proc语句var语句by语句format语句freq语句
2.三个常用过程名
①Print过程②Sort过程③Format过程；
第一节SAS过程步的定义和基本结构
一、SAS过程步(procedure step)的定义：以关键字PROC开始的一个或多个SAS语句，用于分析和处理数据（子程序）
（变量可以是字符型、日期型和数值型等）
功能：用于在过程步中调用变量的格式
例5:
PROC PRINT DATA=CLASS1;
FORMAT HEIGHT 6.1;
RUN;
DATA CLASS2;
INPUT DATE YYMMDD10. (X1-X5) (3.);
SAS过程步及其语句§1过程步及其语句
SAS过程步及其语句§1过程步及其语句在SAS中，过程步是一种用于执行特定任务的程序步骤。
每个过程步都由一个或多个语句组成，这些语句用于指示SAS如何执行特定的操作。
以下是一些常用的SAS过程步及其相关的语句：
1.DATA步：用于读取和处理数据集。
-DATA语句：指定要创建或修改的数据集的名称。
-SET语句：指定要读取的数据集。
-BY语句：按照一些变量进行排序。
2.PROC步：用于执行各种统计分析和数据处理任务。
-PROC语句：指定要执行的过程。
-DATA语句：指定要分析的数据集。
-VAR语句：指定要分析的变量。
3.SORT步：用于对数据集按照指定变量进行排序。
-SORT语句：指定要排序的数据集和排序变量。
-BY语句：按照一些变量进行排序。
4.PRINT步：用于输出数据或结果。
-PRINT语句：指定要输出的数据集和变量。
5.MERGE步：用于合并两个或多个数据集。
-MERGE语句：指定要合并的数据集和合并变量。
6.TRANSPOSE步：用于转置数据集。
-TRANSPOSE语句：指定要转置的数据集和转置变量。
这些是SAS中常用的一些过程步及其语句，根据具体的数据处理或统计分析任务，还可以使用其他过程步及其相关的语句。
sas输入输出数据的相关语句output、put、remove、replace、file、。。。
sas输⼊输出数据的相关语句output、put、remove、replace、file、。
index: output put replace file infile没⼈任何规定的输出语句，sas系统会输出pdv当前观测到主数据集原先的位置output语句： TIPS： 1：当output没有规定数据集名字时，把当前观测《也就是⼀⾏数据》输出到data步后⾯的所有数据集的末尾<注意是所有数据集>意味着纵向合并，当规定数据集名字时，把pdv当前观测输出到output规定的数据集末尾。
2：在有output语句和run语句同时存在的data步⾥⾯，pdv只会执⾏output的结果到正在被创建的数据集，⽽执⾏run语句的结果是pdv会清空所有的变量为缺失。
3：如果⼀个output语句出现在程序语句中间，⽆论有没有被执⾏，后⾯的语句都将继续被执⾏，但是不会输出结果到正在被创建的输出数据集，⽽是会持续清空pdv中所有变量值(使⽤retain性质的语句除外). 4：sas中有implicit output和explicit output,在每⼀轮data循环后，sas会默认的将pdv中的数据写⼊数据集，这就是implicit output,还有⼀类是⽤户明确写的output语句，也就是explicit output，当明确规定后，隐式的output就不会再执⾏了。
5：output是将数据输⼊数据集，put是将数据输⼊⽂件或⽇志*需求：输出by组的最后⼀⾏观测值并将上⼀⾏的y值输出;data a;input x y@@;cards;11012012002302403503604703804400;run;proc sort data=a;by x;run;data res;set a;by x;retain rt; *如不⽤retain，下⾯的put能输出正确的值，但是运⾏到run后会⾃动清空，这样output的结果集中rt都会为缺失值;if first.x then rt=0;if last.x then output;rt = y;put rt=;run;proc print data=res noobs;*由⼀个输⼊数据⾏输出多条观测;data a;input id x1-x3;cards;101102030102405060;run;data b;set a;x = x1; output;x = x2; output;x = x3; output;output;run;data c1 c2;*根据条件选择输出; set sashelp.class; if _n_ le 7 then output c1; else output c2;run;*输出每个by组的最后⼀条观测和倒数第⼆条的y值;data a;input x y@@;cards;11012012002302403503604703804400;run;proc sort data=a;by x; run;data b;set a;by x;retain rt;if first.x then rt=0;if last.x then output;rt = y;run;/*读⼊第⼀条观测值时,rt被置为0,last.x为0不执⾏,rt=10,执⾏run,retain的rt保留在pdv中，因为output和run同时存在时run不会输出数据，只有output执⾏的时候rt才会被输出,当读⼊第⼆条观测的时候output也不执⾏，但是这时的rt是保留的第⼆条观测值的y，当读⼊第三条观测的时候output执⾏，顺便输出pdv中的rt，这时的rt是倒数第⼆条观测值的rt，还没有进⾏赋值*/remove语句If you specify no argument, the REMOVE statement deletes the current observation from all data sets that are named in the DATA statement.remove和delete和if⼦句都能起到获取部分数据集的效果，但是delete和if都perform only on physical但是remove既可以logical也可以physical,对于不同的引擎。
SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句
第十六课用在PROC步中的通用语句当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。
在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。
而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。
一、PROC程序的主要作用●读出已创建好的SAS数据集●用数据集中的数据计算统计量●将统计的结果按一定形式输出在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。
用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。
只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。
二、PROC过程语句PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。
PROC语句的格式为：PROC 过程名<选项>;过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。
例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。
选项规定这个过程的一个或几个选项。
不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。
但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的：●Keyword●Keyword=数值●Keyword=数据集Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。
例如：PROC Print Data=class ;过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。
proc sql as语句
proc sql as语句
PROC SQL是SAS（统计分析系统）中用于执行SQL查询和操作的过程。
它允许用户在SAS环境中直接使用SQL语句来操作数据，而无需导出到其他数据库管理系统中。
PROC SQL语句通常以如下格式开始：
sas.
proc sql;
然后是SQL查询语句，例如：
sas.
select.
from dataset_name.
where condition;
在这个例子中，`select `表示选择所有列，`from
dataset_name`表示从特定数据集中进行查询，`where condition`
表示设定查询条件。
除了基本的SELECT语句之外，PROC SQL还支持其他SQL功能，比如JOIN操作、子查询、排序、聚合函数等。
用户可以在PROC
SQL中使用这些功能来完成复杂的数据操作和分析。
另外，PROC SQL还提供了一些特殊的选项和语法，如`quit;`
用于结束PROC SQL过程、`create table`用于创建新的数据表等。
总之，PROC SQL作为SAS中的SQL执行过程，为用户提供了在SAS环境中直接操作数据的便利，同时也支持多种SQL功能，使得
数据查询和处理更加灵活和高效。
sas显示前10条语句
sas显示前10条语句SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件。
它提供了广泛的功能，包括数据管理、统计分析、数据可视化和机器学习等。
下面将列举出前10条SAS语句，并针对每个语句进行简要介绍和说明。
1. DATA步骤用于创建或修改数据集。
这个语句用来创建一个新的数据集或修改现有的数据集。
它可以指定变量的名称、类型、长度和格式等属性，并可以根据需要进行数据转换和计算。
2. PROC步骤用于运行过程。
这个语句用于运行各种过程，如统计分析、数据汇总和报告生成等。
它可以根据数据集中的变量进行计算、统计和分析，并生成相应的输出结果。
3. FORMAT语句用于定义变量的格式。
这个语句用于定义变量的显示格式，例如日期、货币、百分比等。
它可以使数据更易于理解和解释，并提高结果的可读性。
4. IF语句用于根据条件执行不同的操作。
这个语句用于根据给定的条件来执行不同的操作。
它可以在数据处理过程中进行筛选、分组和计算，以便根据不同的情况采取不同的措施。
5. MERGE语句用于合并两个或多个数据集。
这个语句用于将两个或多个数据集按照某些键值进行合并。
它可以将不同数据集中的相关信息合并到一个数据集中，并进行进一步的分析和处理。
6. SORT语句用于对数据进行排序。
这个语句用于对数据集中的观测值按照指定的变量进行排序。
它可以使数据更加有序，并方便后续的数据处理和分析。
7. MEANS语句用于计算变量的统计指标。
这个语句用于计算变量的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。
它可以帮助我们了解数据的分布和变异程度，并为后续的分析提供基础。
8. FREQ语句用于计算变量的频数和频率。
这个语句用于计算变量的不同取值的频数和频率。
它可以帮助我们了解数据的分布情况，并进行进一步的数据分析和决策。
9. ANOVA语句用于进行方差分析。
这个语句用于对多个群体的均值进行比较，以判断它们之间是否存在显著差异。
它可以帮助我们了解不同群体之间的差异，并进行进一步的推断和决策。
sas学习笔记
SAS 程序语句由DATA STEP（数据步）和PROC STEP（过程步）组成，每行以（；）号结束，由关键字和运算符号，函数及其参数构成,data表示为该PROC步处理的数据集，
Infile语句是从外部获取数据，语法结构为（“文件所在位置”；）但必须把其放在data语句之前。
Input是指定数据格式及变量名，语法结构为（input变量名1 变量名2 ; ）
Cards语句是表明直接输入数据，表明数据的开始。
SAS的PROC步可以引用现成的程序或者过程进行相应的数据处理和分析。
其语法如下：proc 数据库名数据集名；
Var 变量名1 变量名2 变量名N；
Where 条件或表达式；
By 变量名1 变量名2 变量名N；
Run;
（var表示处理特定变量，对于没有列的变量系统不处理，where表示系统处理满足表达式或条件的数据,BY表示指定系统按照所列数据进行分组处理？）常用的PROC 过程：
输出结果在output中，result中列出对应结果的标签。
SAS的编程语言主要有运算表达式和逻辑表达式，
建立永久数据库有两种方法，一种是菜单操作方式，一种是编程方式建立，其语法为：（libname 库标记“路径”）例如libname test “D:\statistics\SAS\SAS9.1”;
清楚指定数据库，语法为（libname 库标记；）
SAS的变量的基本类型有数值型和字符型两种。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第十六课用在PROC步中的通用语句当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。
在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。
而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。
一、PROC程序的主要作用●读出已创建好的SAS数据集●用数据集中的数据计算统计量●将统计的结果按一定形式输出在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。
用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。
只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。
二、PROC过程语句PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。
PROC语句的格式为：PROC 过程名<选项>;过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。
例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。
选项规定这个过程的一个或几个选项。
不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。
但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的：●Keyword●Keyword=数值●Keyword=数据集Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。
例如：PROC Print Data=class ;过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。
选项为Data=class，关键字是Data，进一步说明要打印输出的数据集名为class。
如果省略这个选项，将用最近产生的SAS数据集。
PROC Plot Hpct=50 Vpct=33 ;过程Plot，作用为描绘变量的散布图。
现有两个表示图形大小的选项为Hpct=50 、Vpct=33，关键字Hpct 和Vpct的值分别表示在水平和垂直方向上占一页中的比例。
数值50表示占一页的50%，即全页的一半。
PROC Means Data=class Maxdec=3 CSS ;过程Means，作用为对数值变量计算简单描述统计量。
现有三个选项为Data=class 、Maxdec=3 、CSS 。
选项Maxdec=3表示该过程输出结果中，小数部分的最大位数为3。
选项CSS，是单个关键字，指出MEANS过程选用的计算统计量的方法，在MEANS过程中共有几十种计算统计量方法，CSS表示计算均值偏差的加权平方和。
三、用在PROC步的通用语句能够出现在PROC步的SAS语句主要分成：●过程信息语句、●变量属性语句●可用在任何地方的全局语句下面我们列出语句是PROC过程中最常用的一些通用语句，还有很多其他语句对不同的过程是专用的。
1.V AR语句（变量语句）V AR语句可用在不同的SAS过程中，被用来给出要分析的变量。
该语句的格式为：V AR变量列表;变量列表给出过程将要分析的数据集中的一些变量。
变量列表的任意有效形式都是可以使用的。
通常V AR语句是放在过程的开始处。
另外，V AR语句中的变量顺序，也是将来输出结果时的变量顺序。
2.MODEL语句（模型语句）MODEL语句可用在不同的SAS统计过程中，被用来规定分析的模型。
尽管MODEL语句的具体语句形式依赖于使用的具体过程，但MODEL语句的一般使用格式为：MODEL 因变量列表=自变量列表</选项> ;MODEL语句在使用时，要说明哪些变量是因变量，哪些变量是自变量。
另外，不要把“=”号看作是等号或赋值号的作用。
例如：Model y=x1-x5 ;自变量为x1、x2、x3、x4、x5，因变量为y。
Model y1 y2= a b c d自变量为a、b、c、d，因变量有两个y1和y2。
3.WEIGHT语句（权数语句）WEIGHT语句可用在不同的SAS过程中，用来规定一个变量，它的值是这些观测相应的权数。
该语句的格式为：WEIGHT 变量;WEIGHT语句常常用在这样一些分析中，比如与每个观测有联系的方差不等时，那么可引入一个权数变量，其值和方差的倒数成比例。
4.FREQ语句（频数语句）FREQ语句可用在不同的SAS过程中，用来规定一个变量，它的值表示这个观测出现的频数。
该语句的格式为：FREQ 变量;如果在某个观测中，FREQ变量的值小于1，这个观测在分析中不使用；如果FREQ变量的值不是整数，仅取整数部分使用。
注意FREQ语句和WEIGHT语句的区别。
FREQ变量表示观测出现的次数；WEIGHT变量给出观测相应的权数。
当每个观测的权数都是整数时，WEIGHT语句也可用FREQ语句代替。
5.ID语句ID语句可用在不同的SAS过程中，用来规定一个或几个变量，它们的值在打印输出或这个过程产生的SAS数据集中用来识别观测。
该语句的格式为：ID 变量列表;使用了ID语句后，最左边的OBS列被取消了，且ID语句所指定的变量被排列在输出结果报告的最左边。
例如，当一个ID语句同PRINT过程一起使用时，输出的观测用ID变量的值来识别，而观测本来的序号没有被打印输出。
6.CLASS语句CLASS语句可用在不同的SAS过程中，用来指定一些分类变量，SAS过程按分类变量的不同值分别进行分析处理。
该语句的格式为：CLASS 变量列表;例如，我们要按男女分类统计SURVEY数据集中收入INCOME的平均值。
程序如下：Libname Study "d:\sasdata\mydir" ;Proc Means Data=Study.Survey ;Class Sex ;Var Income ;Title“How to use CLASS statement”Run ;程序运行结果如图16.1所示。
7.BY语句当用户要求SAS系统对数据集进行分组处理时，可在PROC步中使用BY语句。
但处理过程要求数据集事先已经按BY变量排序好了。
该语句的一般格式为：BY<descending> 变量1 <…变量2> <NOTSORTED> ;DESCENDING选项表示它后面的一个变量按降序排列。
要特别注意BY后面的变量排列的先后次序，表示分组的的先后次序。
例如，有一个关于通讯录的数据集，我们要按居住的城市（City）降序排列，同一城市中按邮编（Zipcode）的升序排列。
BY语句的使用格式为：图16.1 在PROC过程中使用CLASS语句分类计算分析SEXBY DESCENDING City ZipcodeNOTSORTED选项并不是说数据不要求排序，而是要求数据按组整理，并且这些组不必按字母顺序或数值的顺序排序。
但如果要处理的数据集事先没有按BY变量的升序排序，可使用如下几种方法先处理一下数据集：●在SORT过程中用相同的BY语句对观测进行排序●用Base SAS软件中DATASETS过程对BY变量生成一个索引●在PROC调用过程的BY语句中使用NOTSORTED例如，我们有一个没有按任何变量排序过的SURVEY03数据集，现在要想按男女分组显示观测的NAME和INCOME变量的内容。
程序如下：Libname Study "d:\sasdata\mydir" ;Proc SortData=Study.Survey03 ;By Sex ;Proc Print DA TA=Study.Survey03 ;Proc Print DA TA=Study.Survey03 ;By Sex ;Var Name Income ;Id Sex ;Run ;程序运行结果如图16.2所示。
第十七课CLASS语句与BY语句是有所区别的。
CLASS语句使用时，不要求数据集图16.2 在PROC过程中使用BY语句分组计算分析SEX事先按CLASS指定的变量排序，按指定变量的不同值进行分类计算和分析后，输出的分类结果列在一张报表里。
而BY语句在使用时，要求数据集事先按BY指定的变量排序，且输出的结果也按分组列出许多报表。
使用列表报告PROC PRINT 和汇总报告PROC TABULATE利用SAS系统提供的各种过程可以制作各种风格的报表。
一份好的输出报表可以使用户更直观、更清楚和更容易地了解和明白统计计算的结果，因此如何制作一个能充分揭示运算结果信息和满足要求的报告，也是非常重要的。
SAS系统提供的各种制作报表的过程中，最常用的是以下两种：●列表报告PROC PRINT过程●汇总报告PROC TABULATE过程一、列表报告PROC PRINT过程所谓列表报告PROC PRINT过程，将输出SAS数据集中的数值，输出时把数据集中的每一个变量形成输出报表的列，而每一个观测形成输出报表的一行。
1.PROC PRINT过程的主要功能PROC PRINT过程输出的数据列表具体地说主要能够做到以下几点：●变量的输出格式用户可以选择（Format语句）●可在输出报表中加上标题（Title）和脚注（Footnotes语句）●可输出数据集中变量的任何子集（Where语句）●可以控制变量是否出现以及出现的顺序（V ar语句）●用户可以自己订制列表头（Label语句）●可分组输出观测数据（By语句）●可计算所有观测值或分组观测值的总和（Sum/Sumby语句）及其他统计量●每页报表的宽度和长度以及每列的宽度都可控制（选项Width=）●当数据集中变量太多时，可分成几部分输出（选项Rows=）2.PROC PRINT过程语句格式在PROC PRINT过程中，常常配合使用了许多其他SAS语句以达到所要求的输出报表格式，我们把在PROC PRINT过程中常用的一些语句的基本使用格式列出，具体使用时根据需要可能使用其中的几条语句。
如下所示：PROC PRINT<选项列表> ;V AR变量列表;ID变量列表;BY变量列表;PAGEBY变量;SUMBY 变量;SUM变量列表;TITLE n “标题内容”;FOOTNOTE n “标题内容”;LABEL变量1=“标签*内容”变量2=“标签*内容”……;FORMAT变量输出格式;WHERE条件表达式;……Run ;3.PROC PRINT的选项PROC PRINT的选项列表包含许多选项，选项之间以空格分隔，选项没有先后次序。