SAS数据步data step和数据array编程效率
SAS中计算总和或者计算总数的方法

SAS中计算总和或者计算总数的方法在SAS中,计算数据总和或者计算数据总数有多种方法。
下面将介绍一些常用的方法:1. 使用PROC MEANS:PROC MEANS是用于计算数据统计指标的过程。
对于计算数据总和,我们可以使用SUM选项。
例如,以下代码将计算变量"var"的总和和总数:```proc means data=dataset sum n;var var;run;```其中,"dataset"是数据集名称,"var"是变量名称。
SUM选项用于计算总和,N选项用于计算总数。
2. 使用PROC SQL:PROC SQL是一种在SAS中进行SQL查询的过程。
通过使用SUM函数和COUNT函数,我们可以计算总和和总数。
例如,以下代码将计算变量"var"的总和和总数:```proc sql;select sum(var) as total_sum, count(var) as total_countfrom dataset;quit;```其中,"dataset"是数据集名称。
SUM函数用于计算总和,COUNT函数用于计算总数。
3.使用DATA步:可以使用DATA步编写SAS代码来计算数据总和和总数。
以下是一个示例代码:```data dataset_summary;set dataset;sum_var + var;count_var + 1;run;proc print data=dataset_summary;run;```在这个例子中,我们通过DATA步将数据集中的每个观测值的"var"变量加到"sum_var"变量中,并将每个观测值计数加到"count_var"变量中。
然后使用PROC PRINT将这些变量的结果输出。
4. 使用SUMMARY步:SUMMARY步是用于创建摘要报告的过程。
[教学]sas常用函数和自动变量
![[教学]sas常用函数和自动变量](https://img.taocdn.com/s3/m/81b3c06600f69e3143323968011ca300a6c3f69a.png)
SAS语言概述SAS提供了一种完善的编程语言。
类似于计算机的高级语言,SAS用户只需要熟悉其命令、语句及简单的语法规则就可以做数据管理和分析处理工作。
因此,掌握SAS编程技术是学习SAS的关键环节。
在SAS中,把大部分常用的复杂数据计算的算法作为标准过程调用,用户仅需要指出过程名及其必要的参数。
这一特点使得SAS编程十分简单。
一、SAS程序SAS程序是SAS语句的有序集合。
SAS程序可分为两部分:1.数据步(DATAStep)2.过程步(PROCStep)在一份SAS程序中,通常有一个数据步和一个过程步.有时可能有多个数据步和多个过程步。
数据步是为过程步准备数据的且将准备好的数据放在数据集中,过程步是把指定数据集中的数据计算处理并输出结果。
二、SAS语句SAS语句是以SAS关键词开头、后跟SAS名、特殊字符或操作符组成,并且以分号结尾。
一个SAS语句规定了一种操作或为系统提供某些信息。
1.SAS关键字关键字是系统已赋于确定意义的一个单词。
在SAS语言里,除了赋值、求和、注释等语句外,多数语句是以其关键字作为开头的。
如DATA、FORMA,PROC、INFILE等都是相应语句的关键字。
2.SAS名在SAS语句中,可能出现的SAS名有变量名,数据集名,输出格式名,过程名,选择项名,数组名和语句标号名。
还有SAS对文件的一种特殊称呼叫逻辑库名和文件逻辑名。
SAS名是字母或下划线开头后跟宇母或数宇或下划线的字符串,字符个数不多于八个。
空格和特殊宇符(如$,@,#等)不许在SAS名中出现。
另外,SAS保留了一些特殊的变量名并赋于特定的意义,这些变量都是以下划线开头和结尾,如N_表示数据步已执行过的次数。
三、语句描述记号(1)关键字用英文书写,在写程序时,这些词必须严格以给出的拼写形式书写。
(2)[ ]内的项是可选项。
(3)…表示有多个项目四、SAS数据集“SAS数据集(DataSet)”是SAS中一种特定的数据文件。
SAS软件介绍

五、SAS程序的过程步
• 通俗地说,SAS程序的过程步就是用于实现各种统计分析 功能的SAS命令,我们只需要按照其格式调用它们。过程 步总是以一个proc语句开始,后面紧跟着过程步名。下表 列出一些常用的过程步名及功能。
• SAS有三个最重要的子窗口:程序窗口(PROGRAM EDITOR)、 运行记录窗口(LOG)、输出窗口(OUTPUT)。
• Program Editor的窗口(窗口标签为Editor)就是用来输入 SAS语句的,编程操作的所有内容都是在该窗口内完成的, 各位还是要跟它先多熟悉一下。
• 简单运行样例
input x @@; cards; 12345 ; proc print; var x; run; quit; 第一行就指定d:\sysdata\为逻辑库位置,其名称为a.
引用在逻辑库中数据集时要使用两级名称来指定,第一 级为库名称,第二级为数据集名,中间用句点“.”隔开。 即用
库名称.数据集名
SAS软件介绍
一、概述
• SAS系统全称为Statistics Analysis System,最早由北 卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制,并于1976 年成立了SAS软件研究所,正式推出了SAS软件。SAS是用 于决策支持的大型集成信息系统,但该软件系统最早的 功能限于统计分析,至今,统计分析功能也仍是它的重 要组成部分和核心功能。SAS现在的版本为9.0版,大小 约为1G。经过多年的发展,SAS已被全世界120多个国家 和地区的近
libname a 'd:\sysdata\';
data a.aaaa;
input x @@;
cards;
12345
;
proc print;
SAS简介

在SAS/BASE的基础上,用户还可以增加各种模 块而增加不同的功能,如SAS/STAT(统计分析模块)、 SAS/GRAPH( 绘 图 模 块 ) 、 SAS/OR( 运 筹 学 模 块 ) 、 SAS/IML(交互式矩阵程序设计语言模块)等。
1989:面向Macintosh 的JMP软件上市。
公司大事记(续)
1990:与Intel合作;在中国成立分公司;全新的客户机/服务器计算功 能支持先进的分布式计算模式;MVS、CMS 和 OpenVMS 6.06版本上市;SAS/CONNECT 软件和SAS/ACCESS 数据库 接口系列上市;
公司大事记(续)
2005 : SAS CEO Jim Goodnight 在 2004 美 国 商 业 大 奖 中 荣 获 StevieTM最佳企业管理人奖;新推出的SAS Enterprise ETL Server在性能方面无人能及;
2006:SAS实现年销售收入19亿美元; 2007:Ann Goodnight 进入北卡罗莱那大学董事会; 2008:销售收入为22.6亿美元;SAS在全球约有45,000家客户;《财
富》全球500强企业前100家企业中有91家是SAS 客户;2007 年销售收入的22%用于研发投入;SAS在全球设有400多个办 事处。
0.3 SAS的特点
1)功能强大,统计方法齐、新、优
SAS提供了从基本统计数计算到各种试验设计的 方差分析,相关回归分析以及多变量分析的各种统 计分析过程,几乎囊括了所有的最新统计分析方法, 其分析技术先进,可靠。有些机构和杂志只认SAS 分析的结果。
sasdata语句

sasdata语句(实用版)目录1.SAS 数据步的基本概念2.SAS 数据步的语法结构3.SAS 数据步的应用实例正文1.SAS 数据步的基本概念SAS(Statistical Analysis System,统计分析系统)是一种广泛应用于数据处理、分析和建模的软件。
在 SAS 中,数据步(data step)是用于读取、整理和操作数据的基本步骤。
数据步是 SAS 程序的核心部分,它可以从各种数据源获取数据,对数据进行清洗和整理,并将处理后的数据存储到 SAS 数据集中。
2.SAS 数据步的语法结构SAS 数据步的基本语法结构如下:```data 数据集名;```其中,“数据集名”是自定义的数据集名称,可以由字母、数字和下划线组成。
在数据步中,可以使用各种 SAS 函数和语句对数据进行处理。
以下是一个简单的 SAS 数据步示例:```data example;infile "data.csv" dlm="," firstobs=2;input var1 var2 var3;output;```在这个示例中,我们从名为“data.csv”的 CSV 文件中读取数据,并将数据存储到名为“example”的 SAS 数据集中。
3.SAS 数据步的应用实例下面是一个 SAS 数据步应用实例,用于从 CSV 文件中读取数据并计算数据的平均值:```data example;infile "data.csv" dlm="," firstobs=2;input var1 var2 var3;compute mean = var1 + var2 + var3;output;```在这个示例中,我们首先从 CSV 文件中读取数据,然后使用“compute”语句计算数据的平均值,并将结果存储到名为“mean”的新变量中。
最后,我们将处理后的数据输出到 SAS 数据集中。
SAS编程简介

语句的功能与特点: 输入值严格按指定列号顺序获取。 字符型数据中可镶嵌空格,数据最长为200个 字符 。 缺失值可用空格补齐。 例如: INPUT NAME $ 1-12 SEX $ 13 AGE 14-15 ;
2) 自由格式 : 格式:INPUT 变量名1[$] 变量名 2[$] ……… 变量名n[$] ; 语句的功能与特点: 数据项之间要至少用一个空格分隔 。 字符型数据中间不能有空格,且最长为200个 字符 。 用小数点‘ . ’表示数值型数据的缺失值 。 每个字段变量要按顺序排列 。
2.2 SAS DATA步简介
使用向导实现数据的导入和导出
– SAS可以利用FILE菜单上的import命令将其他 格式的数据文件导入SAS系统,创建SAS自己 的数据集。 – 可以导入的数据文件格式有:
• dBase数据库,EXCEL工作表,LOTUS的数据库, 纯文本的数据文件等
2.2.3 DATA步中的常用语句
3) 格式输入: 格式:INPUT 指针控制 变量输入格式描述符 ; 指针控制: @ N 指针转向第N列 ; (绝对 移动) + N 指针向右移N列 ; (相对移动) 常用SAS变量输入格式描述符说明: W. :宽度为 W 位标准数字,应用实例: 8. ,指数 值型数据长为8个字符,且小数点位为零位。 W.D :含小数点的标准数字,数字总长度为W位, 其中包括小数点占1位,小数占D位,以及正负符 号占一位,所以所描述数据的整数部分的位数最 多为W-D-2 位。应用实例: 10.3 ,效果为 523458.356 。
5) 组格式输入: 组格式输入语法格式: INPUT (变量1-变量N ) (输入格式描述符); 例a: INPUT (x1-x5) (4.) ; /*变量x1-x5最 多为4位整数*/ 例b: INPUT (aa bb ) ($8. ,7.2 ) ; (变量aa为8位长的字符型数据,变量bb为7位长, 且小数为2位的数值型数据) 例c: INPUT (Name price1-price6 ) ($12. 6*8.1); (变量Name为12位长的字符,price1-price6共6个变 量均为8位长的数值,小数为1位)
第3章 sas数据步与数据步讲义

第3章 数据步与过程步
3.4 数据步基本语句(续)
例如:c:\work\a.dat 例 3.8 常用的字处理软件有写字板、记事本、word文档等
3.4.5 空语句 单独一个分号构成一个空语句,空语句不产生任何操作。在 数据块中,空语句是数据行结束的标志。
3.4.6 赋值语句 格式: 变量=表达式; 赋值语句的功能是先计算表达式值,而后将该值赋给左边的 变量。 例3.9 3.4.7 累加语句 格式: 变量+表达式 变量的初始值为零;语句的功能是先计算表达式的值, 再将 变量的当前值和表达式值相加,而后将二者之和赋给变量。
读一组数据给INPUT后的各个变量,而后顺序执行一遍其 它所有语句。若数据源中不存在未被读的数据,则转(4)。 (2) 当执行完数据步程序的最后一个语句或者遇到一个 OUTPUT语句(该语句以后介绍),则把当前观测送入数据 集,使得数据集增加了一个观察。 (3) 返回(1) (4) 结束该数据步,转向执行过程步或其它数据步 当程序中无INPUT语句时
END; ❖当型循环语句
有可能一次循环 体也不执行
格式: DO WHILE (表达式); 循环体
END; ❖直到型循环语句 格式: DO UNTIL (表达式);
循环体
至少执行一 次循环体
END; 例3.16 例3.17
Data a; Do i=1 to 2;
input x y z ; output; End; Cards; 246 369 ; Proc print; Run;
第3章 数据步与过程步
流程图
开始DATA语句
在数据源中有
否
未被读过的数
据吗?
是
顺序执行数据步程序各语句
特别指出:
Ch3 SAS数据步(DATA Step)

SAS数据集实质上是一张关系型数据表,即通常所见 到的二维表格,一行表示一个观察(Observation),一列 表示一个变量(Variable),行列的交叉点就是该观察在该 变量上的取值。参见下页示意图。
卫生统计教研室
彭斌
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Variables
Observations Value
SAS数据集(部分)
4个变量:x1,x2,x3,y。当最后一个程序语句执行后,在程 序数据向量中的这些值(即一个观测)自动地输送到正被创 建的数据集da1中,然后SAS返回去再执行DATA步。 这个例子中共有5行数据,则这个DATA步将执行5次,数 据集da1中包含5个观测,每个观测有4个变量。
卫生统计教研室 彭斌
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卫生统计教研室 彭斌
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3.数据来自其它SAS数据集
从已存在的SAS数据集产生新的SAS数据集的一般形式为:
DATA语句; SET 语句; (DATA步的其它SAS语句) RUN;
例3:从SAS数据集b中选择年龄小于5岁的存放到数据集c中。 data c; Set b; if age < 5; run;
永久性数据集名=库标记.数据集名
这里,第一级名字:“库标记”用来指定该数据集的 存贮位置;第二级名字“数据集名”则是该数据集本 身的名字,中间以小圆点(.)连接。
卫生统计教研室
彭斌
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SAS采用如下的libname语句来定义库标记:
语句格式: LIBNAME 库标记 ’目录路径’; 例如: libname cdisc ’c:\mydata\’; 这个语句定义了一个库标记“cdisc”,它代表了目 录路径“c:\mydata”(该目录必须实际存在),这条语 句提交运行后,在任何SAS程序中都可以引用该库标 记。 data cdisc.da1; input x1 x2 x3; y=x1+x2+x3; cards; 3 1.2 0.5 2 2.4 0.9 ; run;
SAS编程简介

5) 组格式输入:
组格式输入语法格式: INPUT (变量1-变量N ) (输入格式描述符);
例a: INPUT (x1-x5) (4.) ; 多为4位整数*/
/*变量x1-x5最
例b: INPUT (aa bb ) ($8. ,7.2 ) ;
(变量aa为8位长的字符型数据,变量bb为7位长, 且小数为2位的数值型数据)
3) 格式输入: 格式:INPUT 指针控制 变量输入格式描述符 ;
指针控制: @ N 指针转向第N列 ; (绝对 移动)
+ N 指针向右移N列 ; (相对移动) 常用SAS变量输入格式描述符说明: W. :宽度为 W 位标准数字,应用实例: 8. ,指数
值型数据长为8个字符,且小数点位为零位。 W.D :含小数点的标准数字,数字总长度为W位,
2.SAS编程简介
SAS程序由数据步和过程步构成,数据步 (Data Step)的设计灵活多样,过程步(Proc Step)的设计比较规范,本章我们重点介绍SAS
系统数据步(Data Step)编程。
2.1 SAS程序的使用常识
SAS语句的基本结构
– SAS程序由若干个语句组成,多数语句都由特 定的关键字开始,语句中可包含变量名,运算 符等,它们之间以空格分隔。
– 注释段落:用字符组“/*”和“*/”包括起来的 任何字符内容,可占多行。
– 注释语句显示为绿色。
2.2 SAS DATA步简介
• 2.2.1 DATA步基本结构
DATA数据步的语法结构 :
DATA 数据集名 ;
INPUT 变量名1[$] 变量名2[$] …… 变量名n[$];
其它数据步语句 ;
务。
SAS程序的运行
第3章 Data步_SAS 数据集操作

9
在默认情况下, SET语句从输入数据集中读入所有的观 测和变量。 SET 语句能读入临时或永久数据集。
商业情景第1部分
从一个命名为 kdd99.SALE的永久SAS数据集中创建一个 命名为Work.SALE1的临时SAS数据集。 libname kdd99 ‘c:\初级_操作部分数据'; data Work.SALE1;/*work可以省略*/ set kdd99.SALE; run; 部分SAS日志
12
赋值语句
赋值语句可以将一个SAS表达式结果赋给一个变量。
语法说明:
variable=expression;
选项说明:
variable 规定变量名或数组元素 expression 有效的SAS表达式
13
变量创建示例:
data Work.SALE1;/*work可以省略*/ set kdd99.SALE; Length rate 8. Zome $12.; rate=profit/sale; Zome="市场区域:"||market; format rate percent10.4; Label rate='利润率' Zome='市场区域说明'; run;
3.4 选择观变量
3.5 改变变量属性
1
数据读取总览
打开文件明 拿到数据 看后缀区分
文件的类型 确具体的对 齐和分割情 况
内部软件 .sas7bdat
data 输出数据集; set 输入数据集; ... run; data 输出数据集; infile “文件的绝对路径”; input 对应的变量列表; ... run; proc import out=输出数据集 datafile= "文件的绝对路径" dbms=excel2000 replace; ... run;
sas array 的用法

sas array 的用法SAS Array的用法SAS Array是SAS中非常有用的一种数据结构,它可以将多个变量组合在一起,方便进行数据处理和分析。
本文将介绍SAS Array的用法,包括如何定义、引用和操作数组。
1. 定义数组在SAS中,可以使用ARRAY语句来定义数组。
ARRAY语句的基本语法如下:ARRAY array-name {var1-varn} <type> <length>;其中,array-name是数组的名称,var1-varn是要包含在数组中的变量名称,type是变量类型(可选),length是变量长度(可选)。
例如,下面的代码定义了一个名为myarray的数组,包含了三个变量a、b和c:ARRAY myarray a b c;2. 引用数组在SAS中,可以使用数组名和下标来引用数组中的变量。
下标从1开始,依次递增。
例如,要引用myarray数组中的第二个变量b,可以使用以下代码:myarray(2)3. 操作数组SAS Array提供了许多有用的操作,可以方便地对数组进行处理和分析。
以下是一些常用的操作:(1)赋值操作可以使用数组名和下标来给数组中的变量赋值。
例如,要将myarray数组中的第一个变量a赋值为10,可以使用以下代码:myarray(1) = 10;(2)循环操作可以使用DO语句和数组下标来对数组中的变量进行循环处理。
例如,要对myarray数组中的所有变量进行循环处理,可以使用以下代码:DO i = 1 TO 3;myarray(i) = myarray(i) * 2;END;(3)统计操作可以使用SUM函数和数组名来对数组中的变量进行求和。
例如,要求myarray数组中所有变量的和,可以使用以下代码:total = SUM(myarray);4. 示例下面是一个示例程序,演示了如何使用SAS Array对数据进行处理和分析:data test;input a b c;datalines;1 2 34 5 67 8 9;run;ARRAY myarray a b c;DO i = 1 TO 3;myarray(i) = myarray(i) * 2;END;total = SUM(myarray);proc print data=test;run;输出结果如下:Obs a b c1 2 4 62 8 10 123 14 16 18总和: 60可以看到,程序对test数据集中的所有变量进行了乘以2的操作,并求出了它们的总和。
SAS编程简介

RUN ;
注:INPUT语句中的NAME $ 1-11 是指变量NAME是字符 型变量,数据在CARDS语句下方的数据行中占第1至11列, 从12列开始的数据是SEX变量的数据。SAS系统默认地以
空格为各变量的数据分隔符,当某字符型变量的取值中含
空格时,必须使用列标示指出该变量的取值长度,否则不 能正确读入数据。在CARDS语句中的各变量的数据取值 时应按列对齐,否则将导致数据获取错误。
SAS程序的数据步和过程步中,每一步都可以作为一段完整 的程序单独运行,数据步用于生成数据集,过程步用于完 成各种数据分析、生成分析报告。
2.1.1 SAS程序书写规范和运行方法
1. SAS程序的基本语法规定如下: SAS程序中除了赋值、表达式、注释和空语句之外,所有其
它语句都以SAS关键字(SAS命令)引导(作为起始单 词),且不分大小写。 程序中使用的所有计算对象(变量、数据集、逻辑库)都必 须按SAS标识符定义规定命名。 标识符命名规则为:
2.2.2用DATA步生成SAS数据集
1. 用DATA步创建永久SAS数据集 SAS永久数据集需要使用两水平名称进行定义。定
义过程由定义逻辑库与定义数据集两个步骤完成。 逻辑库定义通过LIBNAME 语句完成,数据集定 义应用DATA实现。 LIBNAME 语句语法格式: LIBNAME 逻辑库名称 ‘ 子目录路径’ ; DATA 语句语法格式: DATA 逻辑库名.数据集名称 ; LIBNAME语句把磁盘中的子目录与用户定义的逻 辑库名连接起来。
SAS名词解释

SAS名词解释SAS(Statistical Analysis System)是一种统计分析软件系统,可用于数据管理、数据分析和报告生成。
下面是一些常见的SAS名词解释:1. 数据集(DATA SET):SAS中最常用的数据存储方式,数据集是由一系列数据行(称为观测值)和数据变量(称为变量)组成的表格格式。
2. SAS程序(SAS PROGRAM):SAS程序是用SAS语言编写的一系列指令,用于数据清洗、转换、分析和报告生成等操作。
3. SAS语言(SAS LANGUAGE):SAS语言是一种专门用于数据分析和报告生成的编程语言,具有数据处理、统计分析、图形绘制等功能。
4. SAS文件(SAS FILE):SAS文件是指包含SAS程序和数据集等信息的文件,通常以.SAS或.SAS7BDAT为扩展名。
5. 数据步(DATA STEP):数据步是SAS程序的一个主要部分,用于对数据集进行处理和转换。
6. 过程步(PROCEDURE STEP):过程步是SAS程序中的一种语句,用于执行一些特定的统计分析或数据处理操作,如PROC MEANS (计算统计量)和PROC FREQ(计算频率统计量)等。
7. SAS工具箱(SAS TOOLBOX):SAS提供了许多工具箱,包括数据管理工具、统计分析工具、数据挖掘工具、报告生成工具等,用于提高数据分析的效率和准确性。
8. SAS Studio:SAS Studio是一个基于web的SAS开发环境,可以通过互联网连接到SAS服务器,用户可以在各种设备上使用它来编写、测试和执行SAS程序。
9. SAS分布式环境(SAS GRID):SAS分布式环境是一种基于网格计算的分布式系统,通过利用多个服务器共同完成数据处理和分析任务,从而提高计算效率和数据处理能力。
10. SAS程序库(SAS LIBRARY):SAS程序库是指存储SAS程序和数据集的目录或文件夹,SAS程序可以通过指定程序库路径来访问其中的文件。
第2章 SAS编程语言

SAS程序示例
data whb.phones; input name$ phone room height; cards; rebeccah 424 112 1.5648 carol 450 112 5.6235 louise 409 110 1.2568 gina 474 110 1.3652 mimi 410 106 1.6542 alice 411 106 1.6985 brenda 414 106 1.3698 brenda 414 105 1.8975 david 438 141 1.6547 betty 464 141 1.5647 holly 466 140 1.5624 ; proc print data=phones; run;
Go to
If then/else
使得SAS跳到本程序步带有标号的语句,并从这 里继续执行
有条件地执行一个SAS语句
选择控制语句
If语句语法格式:If 条件表达式 then 执行语句; <else 执行语句>;
If : 选择语句关键字。 条件表达式: 可以取比较运算符组成的语句或 逻辑运算符号组成的语句 then: 选择语句关键字,条件表达式的条件 成立则执行then语句后面的语句。 <else 执行语句;> 可选项,如果If 语句条件不成立 时,有else语句就执行else语句后面的语句。
第2章 SAS编程语言
SAS语言
SAS提供了一种完善的编程语言。类似于计
算机的高级语言,SAS用户只需要熟悉其命 令、语句及简单的语法规则就可以做数据管 理和分析处理工作。因此,掌握SAS编程技 术是学习SAS的关键环节。 注意:SAS语句不区分大小写。
SAS编程语言的基本结构
SAS系统和数据分析建立SAS系统的数据集(DATASTEP)

第八课建立SAS系统的数据集(DATASTEP)用户用SAS数据步(DA TA STEP)创建一个数据集的方法,与前两种SAS/ASSIST和SAS/FSP创建一个数据集的方法相比,DA TA STEP是一种非交互式的全部编程实现的方法。
这种方法能把多样的、复杂的外部文件数据格式通过程序语句的控制转换为我们所需的SAS 数据集。
一、DATA程序步的三个主要步骤为了从外部原始数据文件得到SAS数据集,DATA程序步的三个主要步骤为:●启动一个数据步,命名将要创建的数据集(使用DATA语句)●确定要读入的外部文件(使用INFILE语句)●描述如何读入每一条记录(使用INPUT语句)如果需要在程序中直接嵌入数据,第二步用CARDS语句代替INFILE语句。
所对应的一般程序结构如下:Data所要创建的数据集名;Infile ‘读取的外部文件名’ < FIRSTOBS=开始读入的行>< OBS=结束行> ;Input 变量1 读入模式变量2 读入模式……;Run ;此程序结构很容易被错误理解为顺序结构,其实它的内部执行结构是一种循环结构。
如图8.1所示是它执行过程的程序流程图。
PDV (Program Data Vector )称为程序数据向量,它是根据DATA 步中的INPUT 语句所确定的变量和变量的读入模式来创建的,假设INPUT 语句中各变量的长度为 name $1-8 、sex $1-2 、bdate 1-8 、age 1-3 、height 1-6、 weight 1-6 、income 1-8、 sdate 1-6 ,所创建的一个PDV 如下表:name sex bdate age height weight income sdate8 2 8 3 6 6 8 6整个DATA 步程序执行过程中,涉及到:● 一个存放外部文件记录的输入缓冲区● 一个存放当前观测的PDV 向量● 一个外部文件记录指针● 一个程序指针● 一个SAS 数据集观测指针如图8.2所示。
SAS编程data步程序简介

1、建立数据集data MM;input a $ b c;m=b+c;n+1;/*直接声明一个变量n,数据为累加型定义时不需要等号*/label m='results';cards;aa 1 2bb 3 4cc 5 6;run;proc sort data=MM;/*如果前面使用了rename语句对变量名重新进行了赋值的话,在排序时须使用新的变量名多级排序先总后分,与sql中相同*/by descending m ;run;proc print data=MM;var _numeric_;var _character_;title'chulijieg';run;注意:整体步骤为先生成数据集,然后再排序;最后输出结果;Var之后要有空格;排序时,by desecending m;必须用变量名m,不可用标签result;A为字符串时,需在后面加符号$,不规定字节数的话不用加点;数据输入时,每个对象须单独起一行;数据输入结束时,分号必须另起一行;下划线的输入:减号;若var numeric 在先,则输出时数字列在前;若character在先,则输出时字符列在先;2、生成空数据集data t2;length name $8. percent 8.;/*定义两个变量name、perceng的类型、长度,各参数均不可省略*/stop;/*没有stop的话会生成缺省变量*/run;2 用infile语句导入外部数据data graph1;infile'e:\' delimiter='09'x;/*数据以txt文档存储,位置为e:\直接从excel中黏贴至文本文档,分隔符为制表符制表符的表示方法为‘09’x */inputabcd;/*因前面已经指明分隔符为制表符,且变量皆为数值型,故虽未再进一步说明,程序仍会自动以分隔符分割变量*/run;proc print;run;linesize 语句:指定行长度,可突破262字节的限制2、读取指定位置的文件在e盘建立文件夹ee,其中一份sas数据集名为data1.读取data1 的程序为libname tt1 'e:\ee';/*将文件及ee的路径指定为tt1*/data a;set ;/*复制路径tt1下名为data1的数据集*/run;若要获取data1 的头文件:不平衡分组数据的读入data a;do j=1to2;input n;do i = 1to n;input x y @@;output;end;drop n i;cards;8/*必须换行,程序读数据8之后,转向执行do i语句,再次读取数据时指针会自动跳转至下一行*/1 112 223 334 445 556 667 778 8851 512 523 534 545 55;run;3 delimiter 定义分隔符data new1;infile cards delimiter=',';/*定义逗号为分隔符注意。
如何提高SAS程序运行的效率

如何提高SAS程序运行的效率应该在什么时候使你的程序更有效率并且怎样去做。
效率是怎样定义的?效率的最基本的定义是从较少的资源里得到更多的结果。
然而提高效率往往是通过增加另一资源的消耗而实现的。
例如,在每一个运行中再创作一个SAS数据集避免花费存储数据集,但是却增加了程序的输入/输出和中央处理器时间。
,信息技术处理效率的2个部件: 计算机效率和人类效率。
计算机效率当你提交一个SAS程序时,计算机系统必须将需要的软件装入存储器。
编译程序在内存找到数据和程序、检查程序、执行计算或其他操作并报告操作的结果。
所有的这些任务都需要时间和空间。
一个计算机程序的时间和空间是由输入/输出时间和占用内存决定的。
CPU时间是中央处理器,或中央处理单元,花费在执行计算或你指定的其他操作上的时间。
输入/输出时间是计算机花费在输入和输出2个任务上的时间。
输入是指为了工作从存储区域例如磁盘或磁带移动数据到贮存器,输出是指从贮存器移出结果到存储器或一个显示设备例如一个终端或一台打印机。
贮存器是指在一个程序中,中央处理器必须分配给操作的工作区的大小。
另一个重要的资源是数据存储器。
数据存储器是指在磁盘或磁带上你的数据使用多少空间。
这本书是根据资源而不是根据失去的时间来定义计算机效率,也就是说失去的时间是由计算机时间和等待的时间组成的。
计算机时间例如输入/输出时间和中央处理器时间。
等待时间包括等待程序运行,等待CPU 资源,等待打印结果等等。
等待时间较多是对你可用资源的测量:你同时处理的工作的数量,做了多少读和写,在你的位置的计算机硬件类型,和许多其他因素。
人类效率The final type of efficiency this book discusses is human efficiency,Human efficiency is how much programming time is required, both to develop and to maintain a program. Programming time in this sense includes all the time a programmer spends working on a program: designing, coding, looking up information, testing, debugging, documenting, and so forth. In this book, techniques that decrease the programming time are marked with the icon shown.这本书讨论的最终的效率的类型是人类效率,人类效率是需要多少程序设计时间来开发并且维持一个程序。
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Paper CC-17Arrays – Data Step EfficiencyHarry Droogendyk, Stratia Consulting Inc., Lynden, ONABSTRACTArrays are a facility common to many programming languages, useful for programming efficiency. SAS® data step arrays have a number of unique characteristics that make them especially useful in enhancing your coding productivity. This presentation will provide a useful tutorial on the rationale for arrays and their definition and use. INTRODUCTIONMost of the row-wise functionality required for data collection, reporting and analysis is handled very efficiently by the various procedures available within SAS. Column-wise processing is a different story. Data may be supplied in forms that require the user to process across the columns within a single row to achieve the desired result. Column-wise processing typically requires the user to employ the power and flexibility of the SAS data step.Even within the SAS data step different methods with varying degrees of coding and execution efficiency can be employed to deal with column-wise processing requirements. Data step arrays are unparalleled in their ability to provide efficient, flexible coding techniques to work with data across columns, e.g. a single row of data containing 12 columns of monthly data.This paper will cover array definition, initialization, use and the efficiencies afforded by their use.DEFINING ARRAYSArray definition in SAS is quite different than most other computer languages. In other languages, arrays are typically a temporary container that holds single or multi-dimensional data that has convenient indexing capabilities which may be used to iterate over the data items within, or to directly reference specific items. SAS’s _temporary_ array structures are most like the definitions found in other languages, but SAS provides so much more array functionality than found in other languages.The basic array definition statement is as follows:ARRAY array_name (n) <$> <length> array-elements <(initial-values)>;- array_name any valid SAS variable name- (n) number of array elements ( optional in some cases )- $ indicates a character array- length length of each array element ( optional in some cases )- array-elements _temporary_ or SAS variable name(s) or variable lists ( optional )- initial-values array initial valuesSAS arrays must contain either numeric or character data, not a mixture of both.TEMPORARY ARRAY DEFINITIONTemporary arrays provide convenient tabular data stores which persist only while the data step is executing. The “variables” created by the temporary array are automatically dropped from the output dataset. Temporary arrays are often used to act as accumulators, store factors etc.. when the items being referenced are not required to be stored with the data. Temporary arrays are automatically retained across data step iterations, i.e. the element values are not set to missing at the top of the data step like most other data step variables.array factors(12,3) _temporary_ ;array desc(12) $15_temporary_ ;The first statement defines a two-dimension numeric array. The second, a 12 element character array, each element 15 bytes in length.PDV VARIABLE ARRAY DEFINITIONNon-temporary data step arrays demonstrate the real flexibility and versatility of SAS arrays. These types of arrays can refer to a series of variables already present in the program data vector ( PDV ) or even create variables while permitting those variables to be referenced via array structures. Some examples will illustrate the possibilities: Consider an existing dataset containing four columns of quarterly metrics:In the data step below, the data step compiler recognizes the columns in the incoming dataset ( SET statement ) and adds them to the PDV. The array statement references the four quarterly variables and makes them available within an array structure simply called Q. It is not necessary to define the number of elements in the array in this case, SAS will determine the size of the array by the number of array elements defined by the qtr1 – qtr4 variable list. Note the variable name displayed when the array elements are PUT into the log. The array statement has not created any additional variables, but has merely made the pre-existing PDV variables available via a convenient array structure. The array definition can be seen as a logical structure overlaying the physical variables.set quarterly_data;array q qtr1-qtr4;do _i = 1to4;put cust_id= @13 q(_i)=;end;cust_id=1 qtr1=185cust_id=1 qtr2=971cust_id=1 qtr3=400cust_id=1 qtr4=260cust_id=2 qtr1=922cust_id=2 qtr2=970cust_id=2 qtr3=543In the following data step, the ARRAY statement will create qtr1, qtr2, qtr3, qtr4 variables in the PDV as per the array definition since they don’t already exist.data quarterly_data;length cust_id 8;array q 8 qtr1-qtr4;do cust_id = 1to7;do _i = 1to4;q(_i) = ceil(ranuni(1) * 1000);end;output;end;drop _: ;run;The following statement also defines the variables, but uses the array name to provide the prefix of the PDV variable name and suffixes the name with consecutive numbers. Again, qtr1, qtr2, qtr3, qtr4 will be created at compile time.array qtr(4) 8;The “QTR” array name might look familiar – that’s because it’s also a built-in SAS function. The compiler takes note of that fact and warns the user that the QTR() function is unavailable in this data step because the array reference will take precedence.366 array qtr(4) 8;NOTE: The array qtr has the same name as a SAS-supplied or user-defined function. Parenthesesfollowing this name are treated as array references and not function references.The first example showed the use of the qtr1 – qtr4 variable list to define the array elements. In the same way, any variable list syntax may be used:array desc _character_; * character vars already defined in PDV;array amts _numeric_; * numeric vars already defined in PDV;Arrays may be made up of variables of different lengths. Note the variable list below which specifies that all character variables between flag_x and desc ( as defined by the PDV order ) be part of the LST array though each character variable has a different length and they are not contiguous.length flag_x $10amt 8name $20dol 4desc $60 ;array lst flag_x -character- desc;An instance of a numeric array made up of various numeric variables, i.e. without a common prefix like “qtr”: array various discount refund pre_tax after_tax payable received;By default data step arrays are indexed starting at 1, i.e. the first element in the array above would be referenced by various(1). The array size, i.e. the number of elements, may be derived using the DIM() function. However, it’s often advantageous to begin indexing an array with a value other than 1, e.g. in the event we wanted to use the age of school-age children ( 5-18 years old ) directly as an index into an array: An example will make this more clear. Note the use of the various functions which describe the array:- DIM() which provides the number of array elements- LBOUND() the index value of the lower array boundary- HBOUND() the index value of the upper array boundarydata_null_;array ages (5:18) _temporary_;d = dim(ages);l = lbound(ages);h = hbound(ages);put'Ages array has ' d ' elements, bounded by ' l ‘ and ‘ h;do until(done);set sashelp.class end = done;ages(age) + 1;end;do i = lbound(ages) to hbound(ages);put i 2. @7 ages(i);end;stop;run;The log results follow, showing the array element ranges and the number of children in each age range.Ages array has 14 elements, bounded by 5 and 185 .<snip>10 .11 212 513 314 415 416 117 .18 .Multi-dimensional arrays are defined and dealt with in a very similar manner. Note the extra parameter in the DIM() function to reference to the 2nd dimension. In similar fashion, both LBOUND() and HBOUND() may use the 2nd function parameter to refer to specific dimension as well. Log results follow.data_null_;array ages(5:18,2) _temporary_;array gender(2) $1_temporary_ ('M','F');d1 = dim(ages); * number of elements in 1st dimension;d2 = dim(ages,2); * number of elements in 2nd dimension;l = lbound(ages);h = hbound(ages);put'Ages array has ' d1 ' x ' d2 ' elements, bounded by ' l ' and ' h;do until(done);set sashelp.class end = done;if sex = 'M'then s = 1; else s = 2;ages(age,s) + 1;end;put'Age' @6'Male' @12'Female';do i = lbound(ages) to hbound(ages);put i @7 ages(i,1) 1. @15 ages(i,2);end;stop;run;Ages array has 14 by 2 elements, bounded by 5 and 18Age Male Female<snip>10 . .11 1 112 3 213 1 214 2 215 2 216 1 .17 . .18 . .ARRAY VALUE INITIALIZATIONArrays may be initialized at compile time with specific values. Since arrays based on PDV variables are really just a method of referencing “normal” variables, the elements in PDV arrays will be set to missing at the top of the data step as per the usual data step rules.It’s helpful to assign initial values to the array at compile time since that saves a step during execution. The first two array initialization statements below accomplish the same thing, i.e. (12*0) is the equivalent of twelve zeroes: data_null_;array mths1 (12) _temporary_(12*0);array mths2 (12) _temporary_(000000000000);array mth_qtr (12) _temporary_(3*13*23*33*4);do i = 1to12;put mths1(i)= @14 mths2(i)= @27 mth_qtr(i)=;end;run;mths1[1]=0 mths2[1]=0 mth_qtr[1]=1mths1[2]=0 mths2[2]=0 mth_qtr[2]=1mths1[3]=0 mths2[3]=0 mth_qtr[3]=1mths1[4]=0 mths2[4]=0 mth_qtr[4]=2<snip>mths1[11]=0 mths2[11]=0 mth_qtr[11]=4mths1[12]=0 mths2[12]=0 mth_qtr[12]=4EFFICIENCIESUsing arrays in the data step will result in coding efficiency, more maintainable code and at times, data-driven code. Data steps that make good candidates for array processing are those that contain “wallpaper code”, i.e. a repeating pattern of code where multiple values of the same type are processed, e.g. month1 to month12 values, or calculations involving factors that can be indexed by another data value ( e.g. age ).In addition, the SAS summary functions such as SUM() are able to receive an entire array as an input parameter, thus simplifying the code.STRIPPING WALLPAPERThe most common use for arrays is the ability to iterate over a series of similar variables, performing the same operation on each, without having to code each variable manually.data monthly_sales;set sales;if month1 = .then month1 = 0; else month1=round(month1,.1);if month2 = . then month2 = 0; else month2=round(month2,.1);....if month11 = . then month11 = 0; else month11=round(month11,.1);if month12 = .then month12 = 0; else month12=round(month12,.1);run;The use of an array reduces the lines of code from 12 to 5:data monthly_sales;set sales;array m month1-month12;do _i = 1to dim(m);if m(_i) = .then m(_i) = 0; else m(_i) = round(m(_i),.1);end;drop _: ;run;It may be necessary to assign a different factor to a metric depending on a third data item. e.g. dosage variance by age. Rather than coding a series of IF / THEN / ELSE or SELECT / WHEN statements, an array can be employed to lookup the dosage values.data dosages;set sashelp.class;array dosages (5:18) _temporary_ ( .5.5.6.71 1.2 1.3 1.51.6 1.82.1 2.3 2.73.0);dosage = dosages(age);run;proc print data = dosages noobs;var name age dosage;run;Name Age dosageAlfred 14 1.8Alice 13 1.6Barbara 13 1.6Carol 14 1.8Henry 14 1.8James 12 1.5Jane 12 1.5Janet 15 2.1Jeffrey 13 1.6John 12 1.5Joyce 11 1.3Judy 14 1.8Louise 12 1.5Mary 15 2.1Philip 16 2.3Robert 12 1.5Ronald 15 2.1Thomas 11 1.3William 15 2.1FUNCTIONS WITH ARRAYSMany SAS functions can process an entire array with a very simple coding reference, somewhat akin to how variable lists can be processed by these same functions. In the example below in the second data step, the SUM() function is coded two different ways and there’s no real advantage to using an array.data sales;do cust_id = 1to10;array mth(12) 8; * defines mth1 - mth12 to PDV ;do _i = 1to12;mth(_i) = ceil(ranuni(1) * 1000);end;output;end;drop _: ;run;data monthly_sales;set sales;array m mth1-mth12;annual_sum_array = sum(of m(*) );annual_sum_list = sum(of mth: );drop mth: ;run;Results of the array and variable list summation are identical:But, if the monthly sales variables were named JAN, FEB, MAR etc… and mixed through the dataset among other numeric variables, there would be no way to reference them via a variable list and arrays would be the only method of referencing them efficiently. e.g. array m jan feb mar … dec;SAS also provides a call routine to sort array contents in ascending order, SORTC and SORTN for character and numeric arrays respectively.data_null_;array name(8) $10('George''nancy''Susan''george''James''Robert''Rob''Fred');call sortc(of name(*));put +3 name(*);run;Fred George James Rob Robert Susan george nancySPECIAL ARRAY FUNCTIONSIt’s all well and good to define an array that contains a number of character or numeric variables in the PDV. But, sometimes when the array is processed, it’s very helpful to be able to identify the characteristics of the specific variables underlying each array element. There’s a number of functions available, some listed below, that surface the particulars of the variable underlying the array reference. See SAS Online Documentation for a complete list: VNAME() variable nameVLABEL() label of the variableVFORMAT() format applied to variableVLENGTH() defined variable lengthThe real-world example below uses arrays and the VFORMAT function to create a fixed length text file.Define the skeleton dataset containing the variables and their formats:data dialer_skeleton;format num $12. name $20.expiry $10.msg $15.rep $3.;array txtfile _character_;call symputx('dim',dim(txtfile)); * capture array length;stop;run;Define the test data:data dialer_input;length num $10 name $20msg $15 rep $2;num = '9052941234'; name = 'George Smith'; expiry = '31Oct2011'd;msg = '1st call'; rep = '01'; output;num = '5196471212'; name = 'Susan Jones'; expiry = '01Nov2011'd;msg = 'Second call';rep = '01'; output;num = '4162235678'; name = 'Sam Brown'; expiry = '02Nov2011'd;msg = 'New customer';rep = '2'; output;num = '6137219988'; name = 'Brian Tait'; expiry = '29Oct2011'd;msg = 'Attriter'; rep = '2'; output;run;Create output text data. Note the use of the VFORMAT function to retrieve the formatted length to ensure each data item will be written with the correct length to line up properly in the fixed-width text output.%macro txt;data dialer ( drop = _: );if 0 then set dialer_skeleton; * set variable lengths/formats;array txtfile _character_; * make available in array;set dialer_input ( rename = ( expiry = _exp ));expiry = put(_exp,yymmddd10.);length record $100;record = putc(txtfile(1),vformat(txtfile(1)))%do i = 2%to &dim; * loop limit from skeleton step;|| putc(txtfile(&i),vformat(txtfile(&i)))%end;;put record;run;%mend txt;%txtResults:9052941234 George Smith 2011-10-311st call 015196471212 Susan Jones 2011-11-01Second call 014162235678 Sam Brown 2011-11-02New customer 26137219988 Brian Tait 2011-10-29Attriter 2The flexibility of this method comes into play when the text output requirements change. The only code that need be modified is the dialer_skeleton data step. Since the data step that actually creates the text output has no hard-coded variables or lengths, any changes will be picked up automatically. Less maintenance = less errors.CONCLUSIONSAS data step arrays are simple to define and provide many opportunities for coding efficiency. Common physical data characteristics may be overlaid with logical array definitions which permit the use of looping constructs and functions to write efficient, flexible and maintainable code. Arrays have other uses as well which have been covered by other fine SAS user group papers, e.g. data step transpose. See and search for “array” for additional reading.REFERENCESSteve First and Teresa Schudrowitz, “Arrays Made Easy: An Introduction to Arrays and Array Processing”/proceedings/sugi30/242-30.pdfSAS Institute 2009, “SAS 9.2 Language Reference: Dictionary”,/documentation/cdl/en/lrdict/62618/HTML/default/titlepage.htmCONTACT INFORMATIONYour comments and questions are valued and encouraged. Contact the author at:Harry DroogendykStratia Consulting Inc.www.stratia.caSAS and all other SAS Institute Inc. product or service names are registered trademarks or trademarks of SAS Institute Inc. in the USA and other countries. ® indicates USA registration.Other brand and product names are trademarks of their respective companies.。