filename extfiles 'C:\sas\data';data saslib.inventory_missing; infile extfiles(inventory_missing) dlm=','; input Product_ID $ Instock $ Price;run;proc print data=saslib.inventory_missing noobs;run; 使用INFILE语句选项DSD 指定DSD后,如果数据值由引号引起来,可以将数据值中的分隔符当作数据值的...
处理语句,该项任务仅限于编译阶段;这为编译器如何新建变量提供信息;事实上,它们决定了如何在PDV内建立变量及信息;这些信息包括:DROP;KEEP;RENAME;RETAIN;WHERE;LABEL;LENGTH;FORMAT;ARRAY;BY;ATTRIB 创建自动变量;包括_N_,_ERROR_,END=,IN=,FIRST,LAST,POINT= 例1:语法错误检查 1 data example_1; 2 x = |...
filename extfiles 'c:/sas/data/';data saslib.shop; infile extfiles(shop) dsd truncover; length Shop $40 Street $30 City $20; input Shop $ Telephone Street $ City $ State $ Zip;run;data work.shop_fulladdr; set saslib.shop(drop=telephone zip); Full_Address=Street || ',' || Cit...
在SAS中,可以使用Data Step来对两个表进行版本控制。 Data Step是SAS中的一个过程,用于读取、转换和处理数据。它可以用于创建新的数据集,也可以用于修改现有的数据集。在进行SAS版本控制时,可以使用Data Step来比较两个表的差异,并根据需要进行更新或合并。 下面是使用Data Step对两个表进行SAS版本控制的步骤: ...
前面我们介绍了在data step中用merge的方法可以对数据集横向合并,这节我们来讲讲在procedure过程步中用proc sql的方法对数据集进行横向连接,proc sql的功能十分强大,一般在data step中能实现的同样在proc sql中也可以实现,而且在很多时候, Proc步要更胜一筹。proc sql语句中的横向连接主要有左连接、右连接、内部连...
SAS宏条件联接是一种在SAS程序中使用%IF%THEN%ELSE语句进行条件连接的方法。它允许根据特定条件执行不同的代码块,从而实现更灵活的数据处理和分析。 SAS宏条件联接的语法如下: ``` ...
to sum all observations each minute and write down the value onto a kind of grid (the current observations are not in specified time intervals). I already produced the grid (minute steps). But how can I sum up observations and include them into the grid datastep in each minute ...
例1:在data step中使用IN语句 data test1 test2; settest;ifage in (1314) then output test1;elseif age in (1112) then output test2; run; test1结果如下 test2结果如下 例2:在proc sql中使用IN语句 proc sql noprint; createtabletest3asselect*fromtestwherenamein("Jane" "John"); ...
DATA dataset0; SET dataset1 dataset2 ; RUN; SQL Variable名字拼接 PROC SQL; SELECT part_1||"something1"||"something2"||"something3" AS variable1 FROM dataset; QUIT; 导入数据前依据条件进行筛选(Data Step) DATA dataset1; SET original_dataset(WHERE=(variable1=1 AND variable2="A") DROP=va...
o or O processes the second and third arguments once rather than every time the COMPRESS function is called. Using the O modifier in the DATA step (excluding WHERE clauses), or in the SQL procedure, can make COMPRESS run much faster when you call it ...