Proc Means主要用于计算数据集中所有数值变量的汇总统计量,包括均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。它的语法如下: 代码语言:txt 复制 proc means data=input_data noprint; var variable1 variable2 variable3; output out=output_data mean=mean std=std median=median min=min max=max; run; ...
proc print data=example5; title "example5"; run; proc sort data=example5 out=example5; by name sex age course; run; proc means noprint data=example5; var grade; class name; output out=example6 mean(grade)=mgrade sum(grade)=totgrade; run; proc print data=example6; title "example6...
OUTPUT OUT = SALES_SATISTIC SUM(PETUNIA SNAPDRAGON MARIGOLD) = SUMPETUNIA SUMSNAPDRAGON SUMMARIGOLD; RUN; PROC PRINT DATA=SALES_SATISTIC;RUN; 如果你觉得variable-list太多太长,不好对应,也可分开展示。 PROC MEANS DATA = SALES NOPRINT ; BY SALEMONTH; VAR PETUNIA SNAPDRAGON MARIGOLD; OUTPUT OUT =...
PROC MEANS<statistic-keyword(s)>; BY<DESCENDING>variable-1<…<DESCENDING>variable-n><NOTSORTED>; CLASSvariable(s); FREQvariable; IDvariable(s); OUTPUT<OUT=SAS-data-set> <id-group-specification(s)><maximum-id-specification(s)> <minimum-id-specification(s)> ; TYPESrequest(s); VARvariable(...
proc print data=work.outstat; run; 这里使用CLASS语句指定了两个分类变量,运行上面的程序后,结果窗口输出两个输出列表,第一个是MEANS过程的输出结果,第二个是PRINT过程的输出结果,数据来自MEANS过程中输出的SAS数据集WORK.OUTSTAT。 图9.27和图9.28中是部分输出结果。
SAS—freq、means过程 proc means过程 means过程是SAS提供的一个数据汇总过程,单个或多个变量的简单的描述性统计分析。 means过程语法: proc means <选项><统计关键量>; var 变量名1 <变量名2>...; by变量名1 <变量名2>...; class变量名1 <变量名2>...; ...
1.1 proc means 使用procmeans对变量urban和rural按照age分组求和,并将计算的结果输出到result1数据集里。 proc means data=popu noprint; var urban rural; class age; output out=result1 (keep=age urban_sum rural_sum) sum=urban_sum rural_sum; ...
proc means data=数据集;var 变量名1;output out=输出的数据集名 mean(变量名1)=自定义变量名1 max((变量名1)=自定义变量名2；run;
1data x;2title'与正常体重的偏差';3input x @@;4cards;5-7-2136101521306;7proc means data=x maxdec=2n range mean median std stderr t prt;8outputout=x1 mean=X_mean std=X_std;9run;10proc print data=x1;11run; 结果: 其中的 _type_ 和 _freq_ 表示为分组数和出现的频率。
PROC SORT; BY variable-1...variable-n; SAS首先会按照第一个变量排序,再对后面的排序。 Data=,out=用来指定输入和输出数据,如果缺失out=,则SAS会将排序后的数据集代替原来的数据集。下面的代码告诉SAS对数据messy排序,并将排序后的数据存在neat中: ...