SAS数据集操作

学习使用SAS进行数据分析的基础教程一、SAS介绍与安装SAS（全称Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种非常强大的数据分析软件。

它提供了丰富的统计分析、数据挖掘和数据管理功能。

在学习使用SAS之前，首先需要下载并安装SAS软件。

在安装过程中，需要根据操作系统选择相应的版本，并按照安装向导进行操作。

安装完成后，可以通过启动菜单找到SAS软件并打开它。

二、SAS基本语法与数据集1. SAS语法基础SAS语法是一种类似于编程语言的语法。

在SAS中，每一个语句都以分号作为结尾。

常用的SAS语句包括DATA、PROC和RUN。

DATA语句用于创建数据集，PROC语句用于执行数据分析过程，RUN语句用于执行SAS语句的运行。

2. SAS数据集SAS数据集是SAS中最重要的数据组织形式。

它可以包含多个数据变量，并且每个变量可以拥有不同的数据类型，如字符型、数值型、日期型等。

通过DATA语句可以创建一个新的SAS数据集，并通过INPUT语句指定每个变量的属性。

使用SET语句可以将现有的数据集读入到SAS数据集中，以供后续分析使用。

三、SAS数据清洗与变换1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，其目的是去除数据中的错误或无效信息，保证数据质量。

在SAS中，可以使用IF和WHERE语句来筛选出符合条件的数据观测值，并使用DELETE和KEEP语句删除或保留特定的变量。

2. 数据变换数据变换是对原始数据进行转换，以满足具体的分析需求。

在SAS中，常用的数据变换操作包括缺失值处理、变量重编码、数据排序和数据合并等。

可以使用IF、ELSE和DO语句进行逻辑判断和循环操作，通过FORMAT语句对数据进行格式化。

四、SAS统计分析1. 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行分析，包括均值、标准差、中位数、分位数和频数等。

在SAS中，可以使用PROC MEANS进行基本统计分析，使用PROC FREQ进行频数分析。

SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。

SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。

本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。

一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。

SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。

以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。

2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。

可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。

1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。

2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。

对于异常值，可以选择删除或进行修正。

3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。

使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。

它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。

二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。

这包括数据的收集、整理和清洗。

收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。

整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。

清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。

三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。

导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。

2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。

常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。

3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。

可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。

还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。

四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。

以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。

可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。

2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。

可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。

3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。

可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。

sas中用于对数据集行列互换的方式SAS中用于对数据集行列互换的方式在SAS中，我们经常需要对数据集进行行列互换，以便更好地进行数据分析和处理。

SAS提供了多种方法来实现这一目的，本文将介绍其中两种常用的方法。

方法一：使用PROC TRANSPOSEPROC TRANSPOSE是SAS中用于对数据集进行行列互换的过程。

它可以将数据集中的行转换为列，或将列转换为行。

PROC TRANSPOSE的语法如下：PROC TRANSPOSE DATA=dataset OUT=transposed_dataset; BY variable;ID variable;VAR variable;RUN;其中，DATA参数指定要转换的数据集，OUT参数指定转换后的数据集名称。

BY参数指定按照哪个变量进行分组，ID参数指定要转换的列变量，VAR参数指定要转换的值变量。

例如，我们有一个数据集sales，其中包含了不同地区的销售额数据：data sales;input region $ sales;datalines;North 1000South 2000East 1500West 1800;我们可以使用PROC TRANSPOSE将其行列互换，代码如下：proc transpose data=sales out=transposed_sales;var sales;run;运行后，我们得到了一个新的数据集transposed_sales，其中包含了转换后的数据：变量名 | North | South | East | West-------|-------|-------|------|------sales | 1000 | 2000 | 1500 | 1800方法二：使用DATA步骤除了PROC TRANSPOSE，我们还可以使用DATA步骤来实现数据集的行列互换。

具体方法是将原始数据集中的每一列作为新数据集中的一行，代码如下：data transposed_sales;set sales;array sales_array(*) sales;do i=1 to dim(sales_array);region=scan(vname(sales_array(i)),1,'_');sales=sales_array(i);output;end;drop i sales:;run;在这个代码中，我们首先使用SET语句将原始数据集sales读入，然后使用ARRAY语句将sales变量存储到一个数组sales_array中。

第一次作业学号：6 姓名：何斌年级专业： 10级统计1班指导老师：肖莉1. 以下数据是调查15个学生是否学过四门课程（记为A、B、C、D）的资料，0表示没有学过，1表示已学过。

0 0 0 1 m 1 1 0 0 f0 0 1 0 m 0 0 0 1 f0 1 1 0 f 1 1 0 0 m1 0 1 1 m 0 0 0 0 m0 1 1 0 f 1 1 1 1 f1 0 0 1 f 0 0 1 1 m1 0 1 1 m 1 0 1 1 f1 0 1 0 f(1)对这组资料创建一SAS数据集，然后按男女分别生成两个SAS数据集。

(2)建立一新变量NEW：先把是否学过4门课程的资料看成4 个元素的向量，并作为一个4位二进制数，然后转换为十进制数作为NEW的值。

比如：（1011）可化为1*23+0*22+1*21+1*20=11。

然后创建一个包含新变量和四门课得分的SAS数据集；并按NEW值从小到大的次序排列后输出。

(3)请统计一下15个学生中学过A、B、C、D四门课的各有多少人，并把结果存为SAS数据集后并打印输出。

解答如下:(1)SAS程序如下所示:options nodate nonumber;data a1;input A B C D sex$@@;cards;0 0 0 1 m 1 1 0 0 f0 0 1 0 m 0 0 0 1 f0 1 1 0 f 1 1 0 0 m1 0 1 1 m 0 0 0 0 m0 1 1 0 f 1 1 1 1 f1 0 0 1 f 0 0 1 1 m1 0 1 1 m 1 0 1 1 f1 0 1 0 f;run;data man women;set a1;select (sex);when ('m') output man;when ('f') output women;end;run;proc print data=a1;title'------总数据集------';run;proc print data=man;title'------男生数据------';run;proc print data=women;title'------女生数据------';run;得到结果如下:图1图2图3（2）SAS程序如下所示：data a2;set a1;drop sex;new=A*(2**3)+B*(2**2)+C*(2**1)+D; run;proc sort data=a2;by new;run;proc print data=a2;title'------加入了new变量------'; run;得到结果如下所示：图4（3）SAS程序如下所示：data a3;set a1;drop sex;run;proc print data=a3 noobs;title'------各科目总学习人数------';sum A B C D;run;得到结果如下所示图52. 试用概率函数计算正态分布N （3，9）的分布函数F （X ）。

sas使用方法范文SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，广泛应用于数据管理和分析。

它提供了一系列功能强大的工具和处理数据的方法。

下面将介绍SAS的使用方法，包括数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化等。

1.数据导入：SAS可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。

使用SAS的数据步骤（data step），可以将数据导入到SAS数据集中。

以下是一个导入Excel文件的示例代码：```data mydata;infile 'path_to_file\myfile.xlsx'dbms=xlsx replace;sheet='sheet1';getnames=yes;run;```2.数据处理：SAS提供了多种数据处理的方法。

例如，通过数据步骤可以对数据进行清洗、转换和整理。

以下是一些常用的数据处理操作：-选择变量：使用KEEP或DROP语句选择需要的变量。

-变量变换：使用COMPUTE语句创建新变量。

-数据过滤：使用WHERE语句根据条件筛选数据。

-数据合并：使用MERGE语句将多个数据集合并在一起。

3.数据分析：SAS提供了丰富的数据分析功能，可以进行统计分析、建模和预测等操作。

以下是一些常用的数据分析方法：-描述统计：使用PROCMEANS、PROCFREQ和PROCSUMMARY等过程进行数据的描述统计分析。

-方差分析：使用PROCANOVA进行方差分析。

-回归分析：使用PROCREG进行线性回归分析。

-聚类分析：使用PROCFASTCLUS进行聚类分析。

-因子分析：使用PROCFACTOR进行因子分析。

-时间序列分析：使用PROCARIMA进行时间序列分析。

4.数据可视化：SAS提供了多种方法用于数据可视化。

通过使用SAS的图形过程（PROCGPLOT和PROCSGPLOT等），可以绘制各种类型的图表，如柱状图、散点图、折线图和饼图等。

sas中contents的操作过程SAS（统计分析系统）是一种强大的数据分析和统计建模工具。

在SAS中，contents是一项重要的操作过程，它提供了有关SAS数据集的详细信息，例如数据表的名称、变量名称、变量类型、变量长度和缺失值等。

在本文中，我们将逐步回答有关SAS中contents操作的各个方面。

第一步：导入数据集在使用SAS进行数据分析之前，首先需要导入数据集。

SAS可以从各种不同的数据源中导入数据，包括Excel电子表格、文本文件以及数据库文件等。

一旦数据集被成功导入，就可以使用contents命令查看该数据集的详细信息。

第二步：使用contents命令一旦数据集被成功导入，我们可以使用SAS中的contents命令来获取关于该数据集的信息。

contents命令的基本语法如下：SAScontents data=dataset;其中，dataset是指已导入的数据集的名称。

第三步：获取数据集的基本信息一旦执行了contents命令，SAS将生成一个包含有关数据集的信息的报告。

该报告提供了许多有用的信息，例如数据集的名称、观测数量、变量数量等。

第四步：变量信息报告的下一个部分提供了有关数据集中每个变量的详细信息。

它包含以下内容：- 变量名称：数据集中每个变量的名称。

- 变量类型：变量的数据类型，如字符型、数值型等。

- 变量长度：变量所占的字节数。

- 格式：应用于变量的格式，用于定义变量的外观显示方式。

- 标签：变量的标签，用于提供关于变量含义的描述。

- 输入格式：用于读取变量的输入格式。

- 缺失值：变量中存在的缺失值的定义。

- 输出格式：用于将变量写入输出数据集的格式。

第五步：观测值摘要接下来的部分提供了关于数据集中观测值的摘要信息。

它包括以下内容：- 数据集中每个变量的最小值、最大值和中位数。

- 数据集中每个变量的缺失值和非缺失值的数量。

- 每个变量的唯一值数量。

第六步：数据集选项SAS的contents命令还提供了一些选项，可以用于进一步探索数据集。

SAS编程基础-数据获取与数据集操作（1）1. 数据来源SAS数据来源主要有两种：⼀是通过input语句创建，另外⼀种⽅式是通过外部数据⽂件获取。

1.1 libname1.2 odbc1.3 passthrough1.4 import1.5 input该⽅式是在SAS系统下通过input语句输⼊SAS数据块，实践中是最不常的⽤的⼀块。

2. set语句从⼀个或者多个SAS数据集中读取观测值并实现纵向合并。

2.1 keep=选项data keep;set sashelp.class(keep = age sex);run;该⽅式创建了⼀个临时数据集keep（输出数据集），然后使⽤set语句从数据集sashelp.class中获取数据，keep=指定了读⼊的变量，其他冗余变量不读取，最后将读取的变量输⼊到数据集keep中。

还可以输出两个或者多个数据集：data d1(keep=name)d2(keep=name sex);set sashelp.class(keep=name sex);run;输出数据集d1和d2，并且分别在每个数据集后使⽤keep=指定了输出的变量。

在set语句中使⽤keep=语句，可以提⾼运⾏效率，因为它使得set语句从数据集class中只读取了name和sex两个变量到PDV中。

去掉这⾥的keep=不会报错，但是效率会降低。

进⼀步，如果将这⾥的keep修改为“keep=name”，即去掉sex，那么导致的结果是数据集d2中只包含name变量，⽽不包含sex变量，这是因为set语句没有读取sex 变量，⾃然不会输出到d2中。

2.2 rename=选项将变量名重新命名：data rename;set sashelp.class(keep = name sex rename=(name=name_new sex=sex_new));run;对重命名变量需要⽤括号括起来。

2.3 where表达式添加筛选条件：data where;set sashelp.class(keep=name sex where=(sex='男'));run;读取性别为男的⼈的姓名和性别。

sas入门技巧SAS是一种非常流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、数据挖掘、业务智能等领域。

对于刚入门的SAS用户，以下是一些重要的技巧和参考内容，帮助您快速上手：1. 学习SAS语法：SAS语法是使用SAS进行数据分析的基础。

学习SAS语法可以通过阅读官方文档、参加培训课程、在线教程等方式进行。

掌握SAS语法后，您就可以使用SAS进行各种数据操作和分析。

2. 数据集操作：SAS的核心功能之一是对数据集进行操作。

了解如何创建数据集、导入和导出数据、查看和修改数据、合并和拆分数据等操作是非常重要的。

可以参考SAS Base Programming Guide来学习数据集操作的具体方法。

3. 数据清洗和预处理：在进行任何数据分析之前，需要确保数据的质量和准确性。

SAS提供了一些功能用于数据清洗和预处理，如缺失值处理、异常值检测、数据转换和标准化等。

可以通过SAS Data Quality下的各种函数和过程来进行数据清洗和预处理。

4. 统计分析：SAS拥有强大的统计分析功能，可以进行各种统计方法的应用和结果分析。

例如，可以使用SAS/STAT来进行常见的假设检验、回归分析、方差分析、聚类分析等。

参考SAS/STAT User's Guide可以了解各种统计分析方法的具体使用。

5. 数据可视化：数据可视化是将数据转化为可视化图表的过程，有助于更好地理解和呈现结果。

SAS提供了多种绘图函数和过程，如PROC SGPLOT、PROC GCHART等，可以绘制各种类型的图表，如直方图、散点图、饼图等。

可以参考SAS Visual Analytics和SAS/GRAPH User's Guide了解更多关于数据可视化的技巧。

6. 定制分析报告：生成有吸引力和易读性的分析报告是SAS的又一重要功能。

SAS提供了多种方法和工具来生成报告，如PROC REPORT、PROC TABULATE等。

可以参考SAS Output Delivery System: User's Guide了解如何生成和定制报告。

如何操作SAS数据分析软件第一章：介绍SAS数据分析软件SAS（Statistical Analysis System）是一个强大的数据分析软件，广泛应用于统计学、数据挖掘、市场调研、医药研究等领域。

它提供了丰富的工具和功能，帮助用户处理和分析大规模的数据集。

本章将介绍SAS软件的基本概念和功能。

第二章：数据预处理在进行数据分析之前，必须对原始数据进行清洗和预处理。

SAS提供了多种数据预处理的功能，如数据清洗、数据转换、缺失值处理等。

用户可以使用SAS的数据步骤来完成这些任务，例如去重、过滤、排序等。

第三章：描述统计分析描述统计分析是数据分析的第一步，它主要用于描述和总结数据的基本特征。

SAS提供了丰富的描述统计分析功能，包括均值、标准差、中位数、频数等统计指标的计算。

用户可以使用SAS的PROC UNIVARIATE、PROC MEANS等过程来完成这些分析。

第四章：数据可视化数据可视化是数据分析的重要组成部分，它可以帮助用户更好地理解数据的特征和规律。

SAS提供了多种数据可视化的工具和技术，如柱状图、折线图、散点图等。

用户可以使用SAS的PROC SGPLOT、PROC GCHART等过程来创建各种类型的图表。

第五章：假设检验和统计推断假设检验和统计推断是数据分析的核心内容之一，它用于验证统计假设和进行统计推断。

SAS提供了多种假设检验和统计推断的工具和方法，如t检验、方差分析、回归分析等。

用户可以使用SAS的PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC REG等过程来完成这些分析。

第六章：数据挖掘和建模数据挖掘和建模是SAS的重要功能之一，它可以帮助用户发现数据中的潜在规律和模式。

SAS提供了多种数据挖掘和建模的技术和算法，如聚类分析、分类分析、关联分析等。

用户可以使用SAS的PROC CLUSTER、PROC LOGISTIC、PROC ASSOC等过程来完成这些分析。

第七章：报告生成和结果解释完成数据分析之后，用户通常需要生成报告并解释分析结果。

sas处理流程(一)SAS处理SAS（Statistical Analysis System）是一个广泛应用于数据分析的统计软件系统。

该系统可以完成数据集的创建、管理、分析、报表生成等多种功能。

SAS处理的步骤1.数据导入：将需要分析的数据导入到SAS中，SAS支持的数据格式包括Excel、CSV等多种格式。

在导入数据时需要注意数据的格式以及是否存在缺失值。

2.数据清洗：数据清洗是为了保证数据的质量，数据清洗的主要内容包括数据去重、异常值处理、缺失值处理、数据变量标准化等。

3.数据变量选取：选择需要分析的变量，根据研究目的和数据特点选择具有代表性的变量进行后续分析。

4.数据分析：利用SAS进行数据分析，包括描述性统计分析、方差分析、回归分析、聚类分析等多种分析方法。

5.结果报告：根据分析结果生成报告，报告内容包括研究目的、数据来源、数据分析方法、分析结果等。

SAS可以生成多种格式的报告，包括PDF、HTML等。

SAS常用命令1.DATA命令：用于创建数据集或修改数据集的内容。

2.PROC命令：用于运行统计分析程序，包括PROC ANOVA、PROCREG等。

3.VAR命令：用于指定需要分析的变量。

4.IF命令：用于选择数据集中符合条件的观测值。

5.BY命令：用于分组分析，按照输入的变量名称或编号对数据集进行分组，并分别进行分析。

SAS处理的优势1.可以处理大规模数据。

2.提供多种分析方法。

3.生成的报告具有专业性和可读性。

4.SAS系统稳定性高，数据处理过程中不易出现错误。

5.SAS可以进行自动化处理，提高工作效率。

总结SAS处理是数据分析的重要方法之一，需要进行多步骤操作，包括数据导入、数据清洗、数据变量选取、数据分析和结果报告等。

SAS系统提供了多种优秀的命令和分析方法，具有处理大规模数据的能力，并可以提高工作效率。

SAS处理的应用领域SAS处理在各个领域都广泛应用，下面列举几个典型的应用领域：1.统计学：SAS包含了众多的统计学分析模块，可以进行各种统计分析，如双变量和多变量统计分析、时间序列分析等，也可以进行因子分析、判别分析、聚类分析等。

SAS简明教程范文SAS（统计分析系统）是一种最常用的统计分析软件，广泛应用于数据分析、数据挖掘、统计建模等领域。

本文将为您提供一个简明的SAS教程，介绍SAS的基本操作和常用功能。

一、SAS基础操作2.SAS程序结构：SAS程序由一系列SAS语句组成，每个语句以分号结尾。

一个完整的SAS程序由DATA步骤和PROC步骤构成。

3. 数据集的创建：在SAS中，可以使用DATA步骤来创建数据集。

通过DATA步骤，可以指定数据集的名称、变量名称和变量类型，并可以输入数据。

例如，下面的代码创建了一个名为student的数据集，并定义了两个变量，一个是姓名，一个是年龄。

```data student;input name $ age;datalines;John 20Mary 22Tom 21;run;```4.数据集的读取和查看：在SAS中，可以使用SET语句来读取已经存在的数据集。

使用PRINT和CONTENTS过程可以查看数据集的内容和结构。

```data student;set student;run;proc print data=student;run;proc contents data=student;run;```二、SAS常用功能1.数据清洗：在实际数据分析中，数据清洗是一个非常重要的步骤。

在SAS中，可以使用IF语句、WHERE语句和DROP、KEEP子句来对数据进行筛选、删除和保留。

```data new_student;set student;if age > 20;drop age;run;```2.数据处理：SAS提供了丰富的数据处理功能，可以进行数据透视、数据合并、数据转换等操作。

-数据透视：使用PROCFREQ过程可以计算变量的频数和频率，并生成透视表。

```proc freq data=student;tables name;run;```-数据合并：使用DATA步骤和MERGE语句可以将多个数据集按照指定的变量进行合并。

目录SAS 数据集操作2014年03月28日1.合并2.删选，修改3.查询PPT 模板下载：/moban/1数据集的合并：（1）纵向合并：添加或合并样本变量（2）横向合并：添加或合并(指标)变量（1）数据集纵向合并:可以添加或合并样本变量形式:data 合并后数据名;set 数据名1 数据名2 ;run;例：将名为male、female 的两个数据集纵向合并成一个名为total 的数据集data total;set male female;proc print data=total;run;/*若male 与female 变量名不同则total 的变量名为两者之并,数据值以缺失值形式出现*/（2）数据集横向合并：添加或合并(指标)变量形式:data 合并后数据名;merge 数据名1 数据名2 ;by 共有变量名;run;例：将名为dataONE 和data TWO 的两个数据集按共有变量pid 横向合并成数据集total2(以下程序以data total2 名义保存)data one;input pid sex$ age; cards;101 m 54105 w 36102 m 43104 w 45;data two;input pid weight height; cards;105 54 163102 63 174103 57 173104 45 156;proc sort data=one;/*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/by pid; /* 排序语句proc sort data=被排序变量所在数据集名; by 被排序变量名;排序时默认数值由小到大字母由先而后*/proc sort data=two; /*必须先对共有变量(本例中pid)分别排序才能横向合并*/by pid;/*以下为合并过程*/data total2; /*合并后数据名*/merge one two; /*形式: merge 被合并数据集名1 被合并数据集名2; */注意输出结果中的缺省值,输入数据时若有缺省分量一定要以. 表示,否则SAS 会将该行数据自行删除*/by pid;proc print data=total2;run;2（1）数据集的数据的删选拆分if…then output 选择(或delete 删除)(else output…)例：数据表E25data E26;set E25;/* 注: 调用sas 数据集中数据E25*/if sex=’m’then output;/*等同于if sex=’w’then delete;*/proc print data=E26;run;/*若要拆分成名为male、female 的两个数据集则可用以下方法*/data male female;set E25;if sex=’m’then output male;else output female;proc print data=male female; /*在output 窗口输出名为male、female 的两．个．数据集*/run;经数据删选得数据表E26经数据分拆得数据表male 与female（2）数据集的复制与修改例：C9501.XLS①数据集复制②修改③用UPDATE 语句更新数据集例：UPDATE 语句更新数据集3运用PROC SQL 查询数据用PROC SQL最简单的用法如下：PROC SQL;SELECT 第一项,第二项,......,第n项FROM 数据集WHERE 观测选择条件RUN;按观测条件查询：查询结果排序：联合查询：查询结果转存：THANK YOU2014年03月27日徐洋东。

SAS数据集的导⼊
数据集的导⼊
第⼀步：点选⽂件=>导⼊数据，
第⼀步：
选择导⼊数据⽂件的类型，和导出程序⼀样，选择EXCEL相关格式，然后点击next：
第⼆步：进⼊到“选择导⼊数据⽂件”窗⼝，选择⼀个要导⼊的⽂件：
第三步：进⼊到“选择table”窗⼝，可以选择下拉列表的“1”；
第四步：选择要导⼊的数据⽂件所在的逻辑库及⽂件名称，例如，这⾥选择work临时库和test⽂件名，
第五步：进⼊到Import Wizard窗⼝，给前⾯的导⼊过程产⽣⼀段程序，并提⽰是否储存这个程序，如不想存储则直接单击finish按钮，点击“⼯具”，选择“SAS资源管理器”，点击“WORK”，就可以看到我们导⼊的数据“test".
另⼀种⽅法，可以⾃⼰编写程序，导⼊数据：。

第五章 SAS文件操作第一节建立永久数据集每次启动SAS系统后，SAS都要在硬盘上开辟一个临时存储区，称为WORK。

可利用DATA步将数据读入SAS系统存在悔时存储区中建起临时数据集。

SAS自动在给定的数据集名前加上WORK.来命名。

一旦退出SAS系统，临时集就被删除。

为了使建立的数据集能永久保存，就需要指定数据集存储的地方，给出路径，比如磁盘标号及子目录名。

这要由两个语句来实现：5.1.1 LIBNAME语句在SAS数据集名称中不能使用真实的路径，必须用LIBNAME语句给路径名起个别名(称为库逻辑名)。

如想把数据集存在B盘上，则可用：LIBNAME LB ‘B:’;即给B盘起一库逻辑名LB(库逻辑名是由使用者任意起的)。

也就是说LB代替了B：。

注意路径要用引号括起。

语句格式为：LIBNAME 库逻辑名‘路径’；库逻辑名和路径的联系一直在起作用，直至用另一个LIBNAME语句改变这种联系或是会话结束。

一旦在一个LIBNAME语句中确定了路径，就可以读取或建立一个永久的SAS文件。

5.1.2 DATA语句为建立起永久数据集，必须在DATA语句中利用二级名命名数据集，例如：DATA LB.A；即在B盘上建立起名为A的永久数据集文件。

为标识该文件是永久数据集，SAS系统自动在文件名后面加上.SSD后缀。

例如：LIBNAME LB ‘B:’;DATA LB.AA；INPUT NAME $ SEX $ AGE H W @@；CARDS;ZHANGSAN M 18 1.78 76.5 LILI F 19 1.65 50 ZAOHUI M 20 1.72 68;LIBNAME语句将库逻辑名LB和磁盘名B：联系起来，然后在DATA语句中，LB被用作永久SAS数据集的第一级名。

当这个程序执行时，SAS永久数据集AA．SSD被存于B：盘中。

在同一个LIBNAME语句中可定义多个路径。

下面的DATA步从一个路径中读取一个永久的SAS数据集SCORE.SSD，并且在另一个路径中建立一个永久数据集STUTEST.SSD。

Sas基本操作1 数据集的建立主要语句:Data + 数据集名称Input + 输入变量;Cards;列出数据；Run;注意事项（1）Sas数据集的每一行是一个样本，称为观测，每一列是一个变量。

Sas系统按每个观测向量逐行进行数据处理。

（2）Data + 数据集名称；此语句用于给数据集赋予名称。

数据集的名称可以是任意不超过8个字符的字符串，但第一个字符必须是字母；（3）Input + 输入变量;此语句指明数据集中的变量名称，可以使数值型，也可是非数值型，如果输入变量是非数值型，须在变量名后空一格打上“$”符。

输入变量的格式有两种，我们主要要求掌握自由格式输入。

自由格式输入：输入的变量名依次列出，中间用至少一个空格隔开。

如果每行数据多于一个观测，在input语句后要加“@@”表示指针不换行。

Input id name $ var1 var2 var3 (var1-var3)格式化输入：a）通过指定每个变量的取值所占据的列数输入相应变量的值。

在每个变量名后，空一格指出该变量的值所占据的列数。

Input id 1-2 name $ 4-20 var1 22-40b）W.d格式，这里的W表示变量取值所占据的总列数，d表示从右到左小数部分的列数。

Input id 2. name $ 10. var1 5.2如果变量间需空格，可在其后写上“@n”或“+m”“@n”表示指针移到第n列“+m”表示指针跳过m列（4）Cards;此语句表示给出数据，数据格式需与input一致。

对于非数值变量，若按自由格式输入，每个变量的值应用不多于8个字符的字符串表示且不能有空格；若按固定格式输入，每个变量的值可用不多于200个字符的字符串给出。

2. sas数据集的输出主要语句:Proc printer data=数据集名;Run；、3. 两个数据集的合并(1)两个数据集的串接Data 新数据集名；Set 两个原数据集名；Run;(2)两个数据集的并接Data 新数据集名；Merge 两个原数据集名；Run;4. 变量值的排序Proc sort data=数据集名；By 变量名；Run；注：（1）如果按从大到小排列，在变量名前加descending；5. 删除观测Data 数据集名；Set 原数据集名；If 条件then delete；Run；6. 删除变量Data 数据集名；Set 原数据集名；Drop x 或keep y；Run；7利用运算产生新数据集；Data 数据集名；Set 原数据集名；X=原数据集变量的运算；Run；注：（1）新数据集中包含原数据集的变量和数据；（2）数学运算符号，数学函数尽量记忆。

SAS数据集操作-ODS输出 SAS可以输出成HTML或PDF，这是通过使⽤SAS中提供的ODS语句来完成的。

ODS代表输出传递系统，它主要⽤于格式化SAS程序的输出数据到好的报告，⽀持将多个PROC语句的结果合并到⼀个⽂件中。

基本语法：ODS outputtypePATH pathnameFILE = filename and pathSTYLE = stylename;PROC some proc;ODS outputtype CLOSE;参数描述：PATH表⽰在HTML输出的情况下使⽤的路径，其他类型的输出，⽂件名中包含路径；STYLE表⽰SAS环境中提供的内置样式之⼀。

1.创建HTML输出ODS HTMLPATH='/folders/myfolders/sasuser.v94/TutorialsPoint/'FILE='CARS2.html'STYLE=EGDefault;proc SQL;select make, model, invoicefrom sashelp.carswhere make in ('Audi','BMW')and type = 'Sports';quit;proc SQL;select make,mean(horsepower)as meanhpfrom sashelp.carswhere make in ('Audi','BMW')group by make;quit;ODS HTML CLOSE;2.创建PDF输出ODS PDFFILE='/folders/myfolders/sasuser.v94/TutorialsPoint/CARS2.pdf'STYLE=EGDefault;proc SQL;select make, model, invoicefrom sashelp.carswhere make in ('Audi','BMW')and type = 'Sports';quit;proc SQL;select make,mean(horsepower)as meanhpfrom sashelp.carswhere make in ('Audi','BMW')group by make;quit;ODS PDF CLOSE;3.创建RTF输出RTF是Rich Text Format的缩写，意即多⽂本格式。