一些常用的SAS命令

sas中nodupkey用法
在SAS中，NODUPKEY是一个用于数据步中的选项，用于删除具有重复键值的观测值。

当我们使用BY语句对数据进行排序时，可以使用NODUPKEY选项来删除具有重复键值的观测值，保留第一个出现的观测值，而删除后续具有相同键值的观测值。

具体来说，当我们在数据步中使用SET、MERGE或UPDATE语句时，可以在后面加上NODUPKEY选项。

这样做将会使SAS在读取数据集时，自动删除具有重复键值的观测值。

举个例子，假设我们有一个按照ID进行排序的数据集，我们想要删除具有重复ID的观测值，可以这样使用NODUPKEY选项：
sas.
data new;
set old (keep=ID name) nodupkey;
by ID;
run;
在上面的例子中，我们从名为old的数据集中读取ID和name
两个变量，然后使用NODUPKEY选项来删除具有重复ID的观测值，
最终将结果存储在名为new的数据集中。

需要注意的是，NODUPKEY选项只能用于已经按照键值进行排序
的数据集，否则会得到错误的结果。

另外，NODUPKEY选项只能删除
具有重复键值的观测值，对于其他变量的重复观测值不起作用。

总之，NODUPKEY选项在SAS中用于删除具有重复键值的观测值，是数据步中很有用的一个选项。

希望这个回答能够帮助到你理解NODUPKEY的用法。

为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。

基本SAS程序代码结构：---------PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/var yx1-x6; /* 命令的解释 */model y = x1-x6;run;------------------------------------------正态性检验PROC UNIvariate---------PROC UNIvariate data=Arndata.unidat;var x1;run;------------------------------------------相关分析和回归分析PROC REG 回归---------PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1-x6;model y = x1-x6 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */printcli;/* 加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,covb,dw(时序检验统计量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol,vif(异方差检验统计量),xpx*/plot y*x2 /conf95; /* 做散点图 */run;---------------------------------------------------DATA Arndata.regdat;x2x2 = x2*x2;x1x2 = x1*x2;PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1 x2 x2x2x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */print cli;plot y*x2 /conf95; /* 做散点图 */run;------------------------------------------PROC RSreg 二次响应面回归PROC ORTHOreg 病态数据回归PROC NLIN 非线性回归PROC TRANSreg 变换回归PROC CALIS 线性结构方程和路径分析PROC GLM 一般线性模型PROC GENmod 广义线性模型方差分析PROC ANOVA 单因素均衡数据和非均衡数据---------PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */classtyp; / * 命令的解释 */model y =typ; /* 可以看出此处是单因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------PROC GLM 多因素非均衡数据:---------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typeatypeb; /* 命令的解释 */model y = typeatypeb; /* 可以看出此处是不考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;---------------------------------------------------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typeatypeb; /* 命令的解释 */model y = typea typebtypea*typeb; /* 可以看出此处是考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------主成分分析PROC PRINcomp---------PROC PRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1outstat=w2 ;varx1-x6;PROC print data=w1;PROC plot data=w1vpct=80;/* 一句话，其实print就是plot输出图形的文字形式而已 */plot prin1*prin2 $ districts='*'/haxis=-3.5 to 3 by 0.5 HREF=-2,0,2vaxis=-3 to 4.5 by 1.5HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------因子分析PROC FACTOR---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat simplecorr ;var yx1-x6;title'18个财务指标的分析';title2'主成分解';run;PROC FACTOR data=Arndata.factordatn=4 ; /* 选择4个公共因子 */var y x1-x6;run;PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImaxREorder;/* 因子旋转：方差最大因子法 */var y x1-x6;run;------------------------------------------PROC SCORE---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImax REorder score out=score_Out; /* 输出因子得分矩阵 */run;PROC print data=score_Out;var districts factor1 factor2 factor3 factor4;run;PROC plot data=score_Out;plot factor1*factor2 $ districts='*' / href=0 Vref=0; /* 因子的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------典型相关分析PROC CANcorr基本SAS程序代码结构：---------DATAjt(TYPE=CORR);/* TYPE=CORR 表明数据类型为相关矩阵，而不是原始数据, type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/input names$ 1-2(x1 x2 y1-y3)(6.); /* name $ 表示读取左侧的变量名，1-2表示变量名的字符落在第1,2列上 */cards;x1 1 0.8 ……x2 ……y1 ……y2 ……y3 ……;PROC CANcorr data=Arndata.cancorrdatedf=70redundancy; /* 误差自由度的参考值，默认值是n=1000； redundancy表示输出冗余度分析的结果*/var x1 x2;with y1 y2 y3;run;------------------------------------------对应分析 /* 交叉表分析的拓展，寻找行和列的关系，一般行指代各种cases，而列代表各种visions */PROC CORResp---------PROC CORResp data=Arndata.correspdatout=result;varx1-x6;id Type;run;options ps=40;proc plot data=result;plot dim2*dim1="*" $ Type / boxhaxis=-0.2 to 0.3 by 0.1Vaxis=-0.1 to 0.3 by 0.1Href=0 Vref=0;run;------------------------------------------聚类分析PROC CLUSTER---------PROC CLUSTER data=Arndata.clusdatmethod=ave outtree=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;proc tree horizontal; /* 做聚类树*/run;------------------------------------------PROC FASTclus---------PROC FASTclus data=Arndata.clusdatmaxclusters=3 list out=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;------------------------------------------PROC ACEclusPROC VARCLUS---------PROC VARclus data=Arndata.clusdat; /* 系统默认使用主成分法聚类 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus hierarchy data=Arndata.clusdat; /* 保证分析过程中不同水平的谱系结构 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus centroid data=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out; /* 使用重心法聚类 */var x1-x6;run;------------------------------------------PROC TREE---------PROC TREE data=Arndata.clusdat horizontal; /* 使用TREE过程绘制聚类谱系图 */var x1-x6;run;------------------------------------------判别分析PROC DISCRIM---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdatlistout=discrimdat_Out distance pool=yes;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;---------第二种方法，将需要判别的新样本放在testdata里：---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2testlisttestout=discrimdat_Out; /* 将原来的几个选项加注test标示*/class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;------------------------------------------PROC STEPdisc：逐步判别分析过程---------PROC STEPdisc method=stepwise data=Arndata.discrimdatSLentry=0.10 SLstay=0.10; /* 设定引入和剔除的显著性水平 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;------------------------------------------PROC CANdisc：Fisher判别分析过程---------PROC CANdisc data=Arndata.discrimdat out=discrimdat_Outdistance simple;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;proc print data=discrimdat_Out;run;------------------------------------------。

Engine(引擎)是一种访问架构，SAS系统通过它迅速地对其它数据库管理系统中文件进行读入和写出。

1．LIBNAME语句1.1解读定义SAS 逻辑库。

具体地说，它可以(1)向SAS 标识SAS 逻辑库(2)将引擎与逻辑库关联(3)让您指定逻辑库的选项(4)为逻辑库指定逻辑库引用名通俗得讲，LIBNAME语句把一个libref（库标记名）和一个目录联系起来，使用户可以在SAS语句中使用库标记来指示这个目录。

提交该程序时自动引用该SAS 逻辑库1.2 语句格式1、LIBNAME libref <engigne><'SAS-data-library'><Access=Readonly|Temp>；2、LIBNAME libref Clear;3、LIBNAME libref |_ All_ List;三种格式反映了LIBNAME语句的三种用法选项说明2.length语句SAS变量的基本类型有两种：数值型和字符型。

数值型变量在数据集中的存贮一般使用8个字节。

SAS的字符型变量缺省的长度是8个英文字符，可以使用LENGTH语句指定变量长度，LENGTH语句一般应出现在定义变量的Input语句之前，格式为：LENGTH 字符型变量名$长度例如：length name $20 ；3. input 语句3.1解读INPUT语句用于向系统表明如何读入每一条记录。

它的主要功能有：读入由语句指定的数据列；为相应的数据域定义变量名；确定变量的读入模式（共有四种模式：column模式，formatted模式，list模式及named模式）。

input语句执行后，SAS将读取的数据暂时先保存在内存缓冲区，然后执行后面的语句，后面的语句可以对暂存在内存缓冲区中的变量值进行修改，到最后才将整条数据写入数据集，写入数据集的数据就不能在当前data步中再修改。

注意：INFILE语句用于确定一个包含原始数据的外部文件，必须在执行INPUT语句前执行，如果要在程序中直接嵌入数据，就用CARDS语句代替INFILE 语句。

常用sas语句总结第一篇：常用sas语句总结Engine(引擎)是一种访问架构，SAS系统通过它迅速地对其它数据库管理系统中文件进行读入和写出。

1．LIBNAME语句1.1解读定义 SAS 逻辑库。

具体地说，它可以(1)向 SAS 标识 SAS 逻辑库(2)将引擎与逻辑库关联(3)让您指定逻辑库的选项(4)为逻辑库指定逻辑库引用名通俗得讲，LIBNAME语句把一个libref（库标记名）和一个目录联系起来，使用户可以在SAS语句中使用库标记来指示这个目录。

提交该程序时自动引用该 SAS 逻辑库 1.2 语句格式1、LIBNAME libref ；2、LIBNAME libref Clear;3、LIBNAME libref |_ All_ List;三种格式反映了LIBNAME语句的三种用法选项说明LibrefEngineSas-Data-LibraryAccess=Readonly|TempClear_All_List规定逻辑库规定引擎规定主机系统下一个有效的物理地址规定逻辑库为只读或可修改属性清除与库标记的联系列出所有逻辑库的属性在Log窗口列出逻辑库的属性。

2.length语句SAS变量的基本类型有两种：数值型和字符型。

数值型变量在数据集中的存贮一般使用8个字节。

SAS的字符型变量缺省的长度是8个英文字符，可以使用LENGTH语句指定变量长度，LENGTH语句一般应出现在定义变量的Input语句之前，格式为： LENGTH 字符型变量名 $长度例如：length name $20 ；3.input 语句3.1解读INPUT语句用于向系统表明如何读入每一条记录。

它的主要功能有：读入由语句指定的数据列；为相应的数据域定义变量名；确定变量的读入模式（共有四种模式：column模式，formatted模式，list 模式及named模式）。

input语句执行后，SAS将读取的数据暂时先保存在内存缓冲区，然后执行后面的语句，后面的语句可以对暂存在内存缓冲区中的变量值进行修改，到最后才将整条数据写入数据集，写入数据集的数据就不能在当前data步中再修改。

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。

sas id语句-回复什么是SAS ID语句？一步一步回答SAS（统计分析系统）是一种功能强大的统计分析软件，它能够处理大规模、复杂的数据并提供准确的统计分析结果。

SAS ID语句是SAS语言的一部分，用于指定数据集中某个变量的标识符，并为每个观测值分配一个唯一的标识号。

在这篇文章中，我们将一步一步回答关于SAS ID语句的问题，并探讨其在数据分析中的应用。

第一步：了解SAS ID语句的基本语法在使用SAS ID语句之前，我们需要了解其基本的语法。

在SAS语言中，ID语句的一般格式为：[ID variable(s)] ;其中，[ID variable(s)]代表需要指定为标识符的变量名称，可以是一个或多个变量。

这些变量将会被用作标识号，并在数据集中每个观测值中唯一。

分号（;）表示语句的结束，告诉SAS编译器当前语句的结束位置。

第二步：示例说明SAS ID语句的应用为了更好地理解SAS ID语句的应用，我们可以通过一个示例来说明。

假设我们有一个包含学生信息的数据集，其中包括学生的姓名（Name）、年龄（Age）和性别（Gender）等变量。

我们希望为每个学生分配一个唯一的学生编号，以便于后续的数据分析。

为了实现这个目标，我们可以使用SAS ID语句。

首先，我们需要先创建一个新变量来存储学生编号。

我们可以使用DATA语句来创建一个新的数据集，并指定我们需要的变量。

data new_dataset;set old_dataset;student_id = "";run;在上述代码中，我们使用DATA语句创建了一个名为new_dataset的新数据集，并从名为old_dataset的旧数据集中获取数据。

我们还定义了一个名为student_id的新变量，并将其初始化为空字符串（""）。

接下来，我们可以使用ID语句来指定student_id作为学生编号变量。

我们将ID语句放置在DATA语句中的SET语句之后，以便将新变量应用于所有的观测值。

sas语句及解释2语法：TSCSREG过程的语法格式为：PROC TSCSREG options;ID cross-section-id-variable time-series-id-variable;MODEL dependent = regressor-variables / options;label: TEST equation [,equation... ];2.1 TSCSREG语句PROC TSCSREG的选项如下：DATA= SAS-data-set指定SAS数据集。

这个数据集必须事先按照先单位，后时间的顺序排列好。

TS= number用于balanced data。

如果没有ID语句，这个TS语句是必需的。

指明每个横截面单位的时间序列个数T。

CS= number用于banlanced data.指明横截面单位个数N。

OUTEST= SAS-data-set指定一个输出数据集，保存估计的结果。

这个数据集里包含许多内容。

可以包含估计结果，系数的协方差矩阵。

这个可以由IML过程读入进行一些计算。

OUTCOVCOVOUT把估计的协方差矩阵输出到OUTEST=指定的输出数据集中。

OUTCORRCORROUT把估计的协方差矩阵输出到OUTEST=指定的输出数据集中。

2.2 ID 语句ID cross-section-id-variable time-series-id-variable;ID语句指明数据集中的单位变量，时间变量。

例如：proc sort data=a;by state date;run;proc tscsreg data=a;id state date;... etc. ...run;ID语句可用在unbalanced data中。

此时SAS的处理方法是取最小的Ti为T,丢掉其他数据。

2.3 MODEL 语句MODEL response = regressors / options;指明解释变量，被解释变量。

sas有两种语句：数据步和过程步。

在sas中，通过数据步和过程步来使用sas语言的元素。

数据步：是一组语句组合：从外部文件中读取数据；将数据写入到外部文件中；读取sas数据文件和视图；创建sas数据文件和视图。

过程步：对sas数据集进行分析和产生报表。

例如：对数据集进行分析、画图、查询和打印等操作。

逻辑库：由一组sas文件组成。

sas软件系统的信息组织有两层，第一层是sas逻辑库，第二层是sas文件。

sas逻辑库是一个逻辑概念，本事并不是物理实体，它对应的实体是操作系统下一个文件夹或几个文件夹中的一组sas文件。

sas逻辑库是一组存储在同一目录下被同一引擎访问的文件，其他文件也可以存放在该目录下，但是只有能被sas识别的文件才能显示在逻辑库中。

建立sas逻辑库：用libname语句libname libref <engine>'sas-data-library'其中libref是逻辑库名，sas-data-library是逻辑库对应的物理地址，engine：引擎名称。

libname resdat 'D:\resdat';--创建逻辑库resdat，对应的物理文件夹为D:\resdatlibname a ('d:\resbd\','d:\resfin\');--多个文件夹创建一个sas逻辑库临时逻辑库；指它的内容只在启动sas时存在，退出sas时内容完全被删除。

系统默认的临时逻辑库为work，引用临时库中的文件时，可以不加库名work。

永久逻辑库：它的内容在sas关闭对话之后仍旧保留，直到再次修改或删除。

sas除了work 以外的逻辑库都是永久库。

引用永久逻辑库的文件时必须加上永久逻辑库名。

例如：sashelp.Abmfolder库引擎：是一组规定格式想逻辑库读写文件的内部命令。

每个sas逻辑库都对应一个库引擎。

sas逻辑库引擎是软件的一个元件用来组建sas与sas逻辑库之间的接口。

第六章[SAS过程中常用语句]第六章 SAS过程中常用语句要对数据进行分析和处理，需在过程中使用一些过程步语句和有关的选择项。

本章介绍SAS过程步中通用语句，对有些过程步的专用语句和选择项将在后面各过程中介绍。

第一节 PROC语句语句格式：PROC [选择项]；功能：指定所需调用的过程以及该过程的若干选择项。

PROC语句中有三种类型的选择项用于各过程步：(1)关键字规定反映本过程特征的关键字。

(2)关键字＝值规定初值，该值可是数字或字符串。

(3)关键字＝SAS数据集规定输入或输出的数据集。

最常用的是DATA一数据集，指出本过程所要处理的数据集名，如缺省则处理最新建立的数据集。

例PRINT过程，打印数据集AA的内容。

PROC PRINT DATA=A;第二节 BY 语句语句格式：BY [DESCENDING] 变量… [NOTSORTED]；功能：以指定的变量值来分组处理某数据集。

BY语句总是首先与S0RT(分类)过程一起使用，以便定义数据排列次序。

当BY语句在其它大多数对SAS数据集作分析的过程中使用时，能分别处理每一个分组(BY)的观测值。

这里的变量是数据集中的用作分组的变量，以这个变量按指定要求排序(分类)。

选择项DESCENDING要求紧接的变量按降序排列数据集中各观测值，NOTSORTED要求进行分组时，各组不需按字母或数字顺序排序。

例如：BY DESCENDING AGE；本语句按变量AGE(年龄)值对数据集进行降序排序。

假设有一数据集CLASS包含有变量DAY的观测值，DAY值是一周内某天的三个字符缩写形式(如，MON，TUE…)将数据集中具有相同DAY 值的观测值分为一组，DAY的值是按日历顺序而不是字母顺序排列的。

下面的语句可以和一个PROC语句一起使用，按DAY分组处理数据集。

BY DAY NOTSORTED;(不排序，但按指定变量值将同类放一起)如DESCENDING和NOTSORTED都没指定，那么数据集中的观测值一定会按BY变量值的升序安排。

sas for 语句SAS（Statistical Analysis System）是一个功能强大的统计分析软件，可以用于数据管理、数据挖掘、统计分析和预测建模等领域。

SAS语言是SAS软件的编程语言，通过使用SAS语句，用户可以对数据进行处理、分析和可视化。

下面将介绍十个关于SAS语句的内容。

1. 数据导入：使用SAS语句可以将各种格式的数据导入到SAS系统中，如CSV文件、Excel文件、数据库等。

例如，可以使用`PROC IMPORT`语句导入CSV文件，使用`LIBNAME`语句将数据库中的表导入SAS。

2. 数据处理：SAS语句提供了丰富的数据处理功能，可以对数据进行清洗、筛选、排序、合并、拆分等操作。

例如，可以使用`DATA`语句结合`SET`和`WHERE`子句来选择满足特定条件的数据。

3. 数据转换：SAS语句可以对数据进行转换操作，如变量重命名、变量类型转换、缺失值处理等。

例如，可以使用`RENAME`语句重命名变量，使用`FORMAT`语句定义变量的显示格式。

4. 统计分析：SAS语句支持各种统计分析方法，如描述统计、假设检验、方差分析、回归分析等。

例如，可以使用`PROC MEANS`语句计算变量的均值、标准差等统计指标。

5. 数据合并：SAS语句可以将多个数据集进行合并操作，例如按照某个或多个变量进行合并。

可以使用`MERGE`语句或`PROC SQL`语句进行数据集的合并。

6. 数据分组：SAS语句可以将数据按照某个或多个变量进行分组，然后对每个组进行分析。

可以使用`BY`语句或`GROUP BY`子句进行数据分组。

7. 数据可视化：SAS语句支持各种数据可视化方法，如柱状图、折线图、散点图等。

例如，可以使用`PROC SGPLOT`语句绘制柱状图。

8. 数据输出：SAS语句可以将结果数据输出到各种格式，如CSV文件、Excel文件、数据库等。

例如，可以使用`PROC EXPORT`语句将数据集导出为CSV文件。

sas last用法SAS最后使用的方式SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的统计分析和数据管理软件。

在数据分析、统计建模、报告生成和数据处理方面，SAS提供了广泛的功能和工具。

其中，SAS的最后使用（LAST）功能是一项非常重要且常用的功能，它可以帮助用户快速获取数据集中的最后一行或最后几行数据。

SAS的最后使用功能在数据处理和数据分析过程中具有广泛的应用。

具体而言，它可以用于以下几个方面：1. 数据集的观察和检查：使用最后使用功能，可以快速查看数据集的最后一行或最后几行数据。

这对于数据的正确性检查和测试非常有用。

例如，在数据输入过程中，我们可以使用最后使用功能来检查最后一行数据是否与我们的预期一致。

2. 数据集的特征提取：使用最后使用功能，我们可以方便地从数据集中提取某些特定的数据特征。

例如，如果我们需要分析某个指标在时间序列上的变化趋势，可以使用最后使用功能来提取最新的观测结果。

3. 数据集的扩展和更新：在现实应用中，我们常常需要向已有的数据集中追加新的数据。

使用最后使用功能，我们可以快速定位到数据集的最后一行，然后在其后添加新的数据行。

这样可以避免重复处理整个数据集，提高数据处理效率。

4. 数据集的排序和筛选：最后使用功能可以用于对数据集进行排序或筛选操作。

例如，我们可以将数据集按照某个变量的值进行降序排序，然后使用最后使用功能获取排序后的数据结果。

这对于寻找最高或最低值的观测记录非常有用。

在SAS中使用最后使用功能非常简单。

我们可以通过以下几种方式来实现：1. 使用DATA步骤：在SAS的DATA步骤中，我们可以使用SET语句将数据集读入内存。

在SET语句后面添加最后使用关键字（LAST）即可获取数据集的最后一行。

例如，以下代码可以获取数据集“example”中的最后一行数据：```data last_obs;set example end=lastobs;if lastobs then output;run;```2. 使用PROC SQL：在SAS的PROC SQL过程中，我们可以使用SELECT语句获取数据集的最后一行。

sas输⼊输出数据的相关语句output、put、remove、replace、file、。

index: output put replace file infile没⼈任何规定的输出语句，sas系统会输出pdv当前观测到主数据集原先的位置output语句： TIPS： 1：当output没有规定数据集名字时，把当前观测《也就是⼀⾏数据》输出到data步后⾯的所有数据集的末尾<注意是所有数据集>意味着纵向合并，当规定数据集名字时，把pdv当前观测输出到output规定的数据集末尾。

2：在有output语句和run语句同时存在的data步⾥⾯，pdv只会执⾏output的结果到正在被创建的数据集，⽽执⾏run语句的结果是pdv会清空所有的变量为缺失。

3：如果⼀个output语句出现在程序语句中间，⽆论有没有被执⾏，后⾯的语句都将继续被执⾏，但是不会输出结果到正在被创建的输出数据集，⽽是会持续清空pdv中所有变量值(使⽤retain性质的语句除外). 4：sas中有implicit output和explicit output,在每⼀轮data循环后，sas会默认的将pdv中的数据写⼊数据集，这就是implicit output,还有⼀类是⽤户明确写的output语句，也就是explicit output，当明确规定后，隐式的output就不会再执⾏了。

5：output是将数据输⼊数据集，put是将数据输⼊⽂件或⽇志*需求：输出by组的最后⼀⾏观测值并将上⼀⾏的y值输出;data a;input x y@@;cards;11012012002302403503604703804400;run;proc sort data=a;by x;run;data res;set a;by x;retain rt; *如不⽤retain，下⾯的put能输出正确的值，但是运⾏到run后会⾃动清空，这样output的结果集中rt都会为缺失值;if first.x then rt=0;if last.x then output;rt = y;put rt=;run;proc print data=res noobs;*由⼀个输⼊数据⾏输出多条观测;data a;input id x1-x3;cards;101102030102405060;run;data b;set a;x = x1; output;x = x2; output;x = x3; output;output;run;data c1 c2;*根据条件选择输出; set sashelp.class; if _n_ le 7 then output c1; else output c2;run;*输出每个by组的最后⼀条观测和倒数第⼆条的y值;data a;input x y@@;cards;11012012002302403503604703804400;run;proc sort data=a;by x; run;data b;set a;by x;retain rt;if first.x then rt=0;if last.x then output;rt = y;run;/*读⼊第⼀条观测值时,rt被置为0,last.x为0不执⾏,rt=10,执⾏run,retain的rt保留在pdv中，因为output和run同时存在时run不会输出数据，只有output执⾏的时候rt才会被输出,当读⼊第⼆条观测的时候output也不执⾏，但是这时的rt是保留的第⼆条观测值的y，当读⼊第三条观测的时候output执⾏，顺便输出pdv中的rt，这时的rt是倒数第⼆条观测值的rt，还没有进⾏赋值*/remove语句If you specify no argument, the REMOVE statement deletes the current observation from all data sets that are named in the DATA statement.remove和delete和if⼦句都能起到获取部分数据集的效果，但是delete和if都perform only on physical但是remove既可以logical也可以physical,对于不同的引擎。

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。

sas 相关系数SAS（StatisticalAnalysisSystem）是一个统计分析软件，它可以进行各种数据处理和分析。

在SAS中，相关系数是一个非常重要的指标，它用于衡量两个变量之间的相关程度。

相关系数可以分为两种类型：Pearson相关系数和Spearman相关系数。

Pearson相关系数适用于线性相关的变量，它衡量两个变量之间的线性关系程度。

Spearman相关系数适用于非线性相关的变量，它衡量两个变量之间的等级关系程度。

在SAS中，计算相关系数可以使用PROC CORR命令。

该命令可以计算Pearson相关系数和Spearman相关系数，并输出相关系数矩阵、p值和置信区间等信息。

例如，以下是一个使用PROC CORR命令计算相关系数的示例代码： ```proc corr data=mydata;var var1 var2;run;```其中，mydata是数据集名称，var1和var2是需要计算相关系数的两个变量。

在输出结果中，相关系数矩阵包含了所有变量之间的相关系数。

p值用于检验相关系数是否显著，置信区间用于确定相关系数的误差范围。

除了PROC CORR命令，SAS还提供了其他计算相关系数的方法，例如使用PROC REG命令进行回归分析时，可以输出Pearson相关系数矩阵。

在实际应用中，相关系数可以用于研究不同变量之间的关系，例如衡量产品销售量与广告投入之间的相关程度，或者衡量股票价格与经济指标之间的相关程度。

这些信息对于决策和预测具有重要意义。

总之，SAS中的相关系数是一个非常有用的指标，它可以帮助研究者理解变量之间的关系，并为决策和预测提供支持。

在使用SAS进行数据分析时，熟练掌握相关系数的计算和应用是非常重要的。

sas显示前10条语句SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件。

它提供了广泛的功能，包括数据管理、统计分析、数据可视化和机器学习等。

下面将列举出前10条SAS语句，并针对每个语句进行简要介绍和说明。

1. DATA步骤用于创建或修改数据集。

这个语句用来创建一个新的数据集或修改现有的数据集。

它可以指定变量的名称、类型、长度和格式等属性，并可以根据需要进行数据转换和计算。

2. PROC步骤用于运行过程。

这个语句用于运行各种过程，如统计分析、数据汇总和报告生成等。

它可以根据数据集中的变量进行计算、统计和分析，并生成相应的输出结果。

3. FORMAT语句用于定义变量的格式。

这个语句用于定义变量的显示格式，例如日期、货币、百分比等。

它可以使数据更易于理解和解释，并提高结果的可读性。

4. IF语句用于根据条件执行不同的操作。

这个语句用于根据给定的条件来执行不同的操作。

它可以在数据处理过程中进行筛选、分组和计算，以便根据不同的情况采取不同的措施。

5. MERGE语句用于合并两个或多个数据集。

这个语句用于将两个或多个数据集按照某些键值进行合并。

它可以将不同数据集中的相关信息合并到一个数据集中，并进行进一步的分析和处理。

6. SORT语句用于对数据进行排序。

这个语句用于对数据集中的观测值按照指定的变量进行排序。

它可以使数据更加有序，并方便后续的数据处理和分析。

7. MEANS语句用于计算变量的统计指标。

这个语句用于计算变量的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标。

它可以帮助我们了解数据的分布和变异程度，并为后续的分析提供基础。

8. FREQ语句用于计算变量的频数和频率。

这个语句用于计算变量的不同取值的频数和频率。

它可以帮助我们了解数据的分布情况，并进行进一步的数据分析和决策。

9. ANOVA语句用于进行方差分析。

这个语句用于对多个群体的均值进行比较，以判断它们之间是否存在显著差异。

它可以帮助我们了解不同群体之间的差异，并进行进一步的推断和决策。

一些常用的SAS命令常用SAS 命令1. SAS 的子窗口主要有浏览器窗口( EXPLORER )、结果窗口( RESULTS)、程序编辑器窗口( program editor )、日志窗口(log) 、输出窗口(output) ；2. 切换至日志窗口的命令是log 、热键是F6；切换至输出窗口的命令是output 、热键是F7 ；3. 提交SAS 程序的命令是submit ；4. SAS 系统是大型集成软件系统，具备完备的数据访问、管理、分析和呈现及应用开发功能；5. SAS 数据集是一类由SAS 系统建立、维护和管理的数据文件；6. 为了实现存储和管理面向对象的开发任务，SAS 建立目录册( catalog )类型的文件，在这一类文件中可以存储整个应用系统，包括它的界面，源程序和各种对象间的连接；7. SAS 逻辑库是一个逻辑概念，一个逻辑库就是存放在同一文件夹或几个文件夹中的一组SAS 文件；8. 在SAS 软件系统的信息组织中，总共只有两个层次：SAS 逻辑库是高一级的层次，低一级的层次就是SAS 文件本身；9. 在SAS 系统中，为便于访问一个SAS 文件，要为该SAS 文件所在的位置指定一个SAS 逻辑库，即赋予一个逻辑库名，在指定逻辑库名后，就可使用两级命名的方式引用SAS 文件：逻辑库名.文件名；10. 在每个SAS 进程一开始，系统就自动地指定了一些逻辑库供用户使用，它们是WORK 、SASHELP 和SASUSER ；11. 在每个SAS 进程开始时系统缺省地创建名为work 的SAS 逻辑库，它是一个临时逻辑库，在引用WORK 库中的SAS 文件时，可省略逻辑库名；12. 永久逻辑库是指它的内容在当前SAS 进程结束时仍被保留的SAS 逻辑库，在SAS 系统中除了库名为WORK 以外的逻辑库都是永久库；13. Sashelp 包含所安装SAS 系统各个产品有关的SAS 文件，运行安装的SAS 系统所需要的SAS 文件缺省地存储在这个逻辑库中；14. Sasuser 包含为满足用户需要而特制的SAS 文件，用户的一些设置也放在Sasuser 逻辑库中；Sasuser 也是存放为您个人使用而创建的文件的合适场合；15. 库引擎是规定系统用什么格式向逻辑库读写文件的内部指令；16. 由于Sashelp 、Sasuser 和Work 是系统自动设定的，这些逻辑库名是不能删除的；17. 一个SAS 数据集是一个包含两个组成部分的文件：一个描述部分和一个数据部分。

sas数据操作update、modifybyke=、控制modify的更新、dataset。

update语句UPDATE master-data-set<(data-set-options)> transaction-data-set<(data-set-options)><END=variable><UPDATEMODE= MISSINGCHECK | NOMISSINGCHECK>;BY by-variable;TIPS:1：后⾯只能跟两个数据集，且⼀定要和by语句连⽤，这个by语句给出了主数据集和更新数据集共同变量的名字。

2：update语句中使⽤的数据集必须实现按照by语句制定的变量进⾏排序，或者已经有合适的索引3：对更新数据集存在缺失值的处理通过开关选项UPDATEMODE实现MISSINGCHECK：检查更新数据集，若有缺失值，则保留主数据及中相应的数据NOMISSINGCHECK：不检查更新数据集，若有缺失值，则将主数据集中的相应数据更新为缺失值4:update能做到的merge都能做到，除了对更新数据及缺失值的处理。

5:master数据集中的by组变量必须为unique,如果有重复只会对第⼀个进⾏更新，如果transaction中的数据有重复，则会⽤by group的最后⼀个队master数据集中的进⾏更新。

modify语句2.1：更改数据集中所有观测⾏的值DATA SAS-data-set; MODIFY SAS-data-set; /*数据集名字要⼀样*/ existing-variable = expression;/*run前⼀步的默认操作不是output是replace*/RUN;⽐较modify与sql中update的效率因为modify数据时不会进⾏数据的拷贝，所以这个地⽅可以有⼀定的加速data test;set SASHELP.GEOEXP SASHELP.GEOEXP SASHELP.GEOEXP SASHELP.GEOEXP SASHELP.GEOEXP;run;/*在我机器上modify⽐update普遍快0.3秒，这⾥有三⼗⼏万⾏的数据*/proc sql;update testset x=x+1000;quit;data test;modify test;x = x-1000;run;2.2：利⽤transaction data更⾏master data更新by组中与master对应的观测⾏的数据,运⾏时程序内部会⾃动⽣成⼀个dynamic where查询语句DATA SAS-data-set;MODIFY SAS-data-set transaction-data-set UPDATEMODE=MISSINGCHECK | NOMISSINGCHECK;BY key-variable;RUN;MISSINGCHECK 阻⽌缺失值更新主数据集NOMISSINGCHECK opposite way对于带重复值的情况sas怎么处理？如果是master带重复值，则只会更新重复值的第⼀条如果是transaction带重复值，则会⽤transaction by组中的最后⼀条更新master的数据如果都带重复值、、、那更新还有啥意思、、、、对于transaction有缺失值的情况sas怎么处理？不会⽤缺失值更新，除⾮该缺失值使⽤missing规定的特殊缺失值2.3:利⽤索引更新数据集和by⼀样，缺失值不会⾃动覆盖data cargo99;set sasuser.newcgnum (rename =(capcargo = newCapCargocargowgt = newCargoWgtcargorev = newCargoRev));modify cargo99 key=flghtdte;capcargo = newcapcargo;cargowgt = newcargowgt;cargorev = newcargorev;run;/*car99是要更新的数据集，set是transaction数据集*/如果是master带重复值，则只会更新重复值的第⼀条如果是transaction带重复值且重复值不连续，则会⽤transaction by组中的最后⼀条更新master的数据如果连续，则会进⾏按位置的11对应，然后在log中报错。

第3章其他常用的SAS命令3.1 OPTIONSOPTIONS命令的基本形式如下:OPTIONS命令必须编到程序的DATA前面，OPTIONS有如下选择事项：-OBS= :指定SAS程序中打印观测值的容量（个数）。

-NODATE:不打印SAS程序操作日期。

-LINESIZE(或LS)=:指定打印的宽度，宽度的单位是以列为基准。

LS的指定范围为64～256(列)。

-PAGESIZE(或PS)=:指定一页的打印行数。

-MISSING=:用MISSING指定的变量表示数据输入中的缺省值。

-NOCENTER:不要把分析结果打印在打印纸中央位置，而是以打印纸左侧为基准打印的意思。

若不指定NOCENTER，则SAS程序自动把结果打印在中央位置。

例3-1: SAS ProgramOPTIONS PS=90 LS=120 NOCENTER;DATA Simple;INPUT X Y Z @@;CARDS;1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12RUN;PROC PRINT; RUN;3.2 IF在SAS统计分析中，常常利用IF命令控制程序流程，对资料进行选择、判断等。

IF 文件的一般形式有如下几种：例3-2: SAS ProgramDATA ONE;INPUT X @@;IF X=. THEN DELETE; ←①Y=LOG(X);CARDS;25 54 . 87 92 . 45 78RUN;PROC PRINT; VAR X Y; RUN;□PROGRAM解释：IF X= . THEN DELETE: 如果变量X读到缺省值(缺省值用‘.’表示)，则把缺省值从SAS DATA set中删除。

□运行结果运行1) 没有采用[IF X= . THEN DELETE :]命令的结果。

运行2) 采用[IF X= . THEN DELETE :]命令的结果（运行结果1）（运行结果2）OBS X Y OBS X Y1 25 3.218881 25 3.218882 54 3.98898 2 54 3.988983 ·· 3 874.465914 87 4.465914 92 4.521795 92 4.52179 5 45 3.806666 ·· 6 784.356717 45 3.806668 78 4.35671例3-3:SAS ProgramDATA ONE;INPUT X @@;IF X=1 THEN X=5; ELSE IF X=2 THENX=4; ELSE IF X=4 THEN X=2;ELSE IF X=5 THEN X=1;CARDS;1 2 3 4 5RUN;PROC PRINT; VAR X; RUN;□PROGRAM解释：如果X=1，则把1换成5(X=>5)，若X=2，则X=>4; 若X=4，则X=>2; 若X=5，则X=>1。