/*删除索引*/proc sql;drop indexXon idx;quit; 注意利用sql的方式来调用。drop用来删除。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 /*删除全部索引*/proc datasets;modify idx;indexdelete_all_;quit; 全部索引的删除,可以用调用datasets用_all_来进行删除。
data merged; merge one two;byx; run;procprintdata=merged noobs; title ’TableMerged’; run;procsql; title ’TableMerged’;selectone.x, a, bfromone, twowhereone.x=two.xorderbyx; 当处于有不对应的情况时,和Outer Join对应。 data merged; merge three four;byx; run;procprintdata=merged noobs...
proc sql noprint;create tabletest1(mean num,std num,min num,max num);insert into test1setmean=(selectmean(age)fromsashelp.class),std=(selectstd(age)fromsashelp.class),min=(selectmin(age)fromsashelp.class),max=(selectmax(age)fromsashelp.class);quit ↑向右滑动查看全部代码↑ 上述代码使用 ...
Merge if a and b; data Temp1_2; merge ICF(in=a) DM(in=b); by cn dn; if b and a ; run; <proc Sql实现相同的效果> proc sql UNDO_POLICY=NONE; create table Temp1_1 as select distinct * from ICF as a, DM as b where a.cn=b.cn and a.dn=b.dn; quit; Merge IF a or b...
Procprint data=example1_1; Run; 运行程序,在结果输出窗口得出结果: 时间序列数据集的处理 1、 间隔函数的使用 间隔函数INTNX可以根据需要自动产生等时间间隔的时间数据: dataexample1_2; input price ; time=intnx( 'month','01jan2005'd, _n_-1); format time monyy.; cards; 3.41 3.45 3.42 3.53 3....
在SAS编程中,关键的语法元素包括DATASETS、PROC步骤、宏语言和函数等。DATA步用于创建和修改数据集,PROC步餐厅执行各式各样的分析和报表任务。宏语言可以极大地提高代码的复用性和动态性。此外,SAS还提供了大量的内置函数,用于处理日期时间、字符数据、数值数据和复杂的计算任务。
proc means data=test; var weight height; run; 完全可以这么写 proc means data=test(where=(sex=”男”)); var weight height; run; 6.需要修改数据集变量的label和format格式时,还是通过proc datasets过程进行修改效率比较快,它不需要记录进入pdv,比起data步更...
在建表的同时建立约束条件必须使用proc sql 使用proc datasets在已存在的数据集上建立约束条件 对于unique和primary key选项,sas会自动建立索引 当拷贝数据集时,大部分的操作都会拷贝相应的限制条件 procdatasets nolist; modify capinfo; iccreatePKIDInfo=primarykey(routeid) ...
proc datasets; delete chisq chisq1 chisq2 Crosstabfreqs ExpectedFishersexact Frequency Ma Mb N Outa Outb Outt st stt t Tabfreq ; quit ; %mend chisq ; data jixian; input id group$ SEX; datalines; 1 A 1 2 A 2 3 A 2 4 A 2 ...
注意,这一步也可以使用proc sql进行计算然后赋值为宏变量会更加简单。 合并上述两个数据集 * _2.1.1.3 combine ; proc sort data=_bygrpm0; by armn;run; data _bygrp; merge _bygrpm0 _bygrpnum(drop = percent); by armn; run; 分组统计目标变量到这里其实都准备好了。