SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句

SAS中保存统计分析步的结果至数据集中在我们做完统计分析步（如proc reg等）后，有时想要将某些数据保存在数据集中，较为简单的常用方法有下面三种：使用proc步输出选项，使用output语句，使用ods output的方法。

下面以较为常用的proc reg步进行举例说明：1.使用proc reg步输出选项在proc reg ; 的options中可以选择outest= 选项来产生一个数据集，用于存储参数估计值、模型拟合的相关统计值等；同时还有edf、outseb、tableout、sse等选项（其他更多选项参见SAS help文档），可以将你想要的统计分析存储于outest= 生产的数据集中。

•OUTEST= outputs a data set that contains parameter estimates and other model �0�3t summary statistics•EDF outputs the number of regressors, the error degrees of freedom, and the model R2 to the OUTEST= data set•OUTSEB outputs standard errors of the parameter estimates to the OUTEST= data set•TABLEOUT outputs standard errors, con�0�3dence limits, and associated test statistics of the parameter estimates to theOUTEST= data set例：proc reg data=sashelp.class outest=result1 edf sse;model weight=height;quit;数据集work.result1如下：2.使用proc reg步的output语句在proc reg步中，output语句语法如下：output <out=SAS-data-set >< keyword=names > < . . . keyword=names > ;使用output语句可保存模型拟合后，模型诊断检验的一些数据。

sas显示前10条语句SAS（统计分析系统）是一种用于数据管理、统计分析和预测建模的软件。

它提供了广泛的功能和工具，可以处理各种类型的数据，并生成可视化的结果。

下面是关于SAS的前10条语句的列举，满足题目要求。

1. 运行SAS软件并打开数据集：```proc import datafile='C:\data\dataset.xls' out=work.dataset dbms=xls replace;run;```这个语句将导入名为dataset.xls的Excel文件，并将其保存为名为dataset的SAS数据集。

2. 查看数据集的前几行：```proc print data=work.dataset(obs=10);run;```这个语句将打印出名为dataset的数据集的前10行。

3. 计算数据集的描述性统计量：```proc means data=work.dataset;var var1 var2 var3;run;```这个语句将计算名为dataset的数据集中var1、var2和var3变量的均值、标准差和其他描述性统计量。

4. 绘制数据集的直方图：```proc univariate data=work.dataset;histogram var1;run;```这个语句将绘制名为dataset的数据集中var1变量的直方图。

5. 进行线性回归分析：```proc reg data=work.dataset;model var1 = var2 var3;run;```这个语句将对名为dataset的数据集进行线性回归分析，以预测var1变量。

6. 创建新变量并计算其值：```data work.dataset;set work.dataset;new_var = var1 + var2;run;```这个语句将在名为dataset的数据集中创建名为new_var的新变量，并将其值设置为var1和var2的和。

SAS基础语句⼀、新建逻辑库Libname 逻辑库名 “路径”;Libname ana “C:\Desktop\SAS培训”;⼆、导⼊数据表1、⼿⼯导⼊可直接从“⽂件-导⼊数据”，从外部导⼊excel、csv等格式的数据表。

2、代码导⼊proc importdatafile="D:\base.csv"out=ana.limit_base replace;getnames=yes;/*以第⼀⾏为变量名称*/delimiter=','; /*分隔符*/GUESSINROWS=225409;/*SAS默认读取前20⾏判断数据类型，故可能判断错，需将此参数设置⼤⼀点*/ run;三、数据加⼯（data步）1、复制数据（set）Data test1;Set test;Run;2、保留字段（keep）Keep 字段名Data test2;Set test;Keep cust_no credit_dna4;Run;3、删除字段（drop）drop字段名Data test3;Set test;drop cust_no credit_dna4;Run;4、字段重命名（rename）Rename 旧字段名=新字段名Data test4;Set test;rename cust_no=cust_no_1;Run;5、字段运算Data test5;Set test;C=a+b;6、条件判断（if……then……）If 条件 then 结果Data test6;Set test;If 0<=a<10 then z=”01.[0,10)”;else if 10<=a<20 then z=”02.[10,20)”;else if 20<=a<30 then z=”03.[20,30)”;else z=”04.>=30”;run;7、删除记录（delete）Data test7;Set test;If a=10 then delete;Run;8、筛选记录（where、if）（1）whereData test8_1;Set test;Where x>10;Run;（2）ifData test8_2;Set test;Where if>10;Run;Data test8_3;Set test;Z=x+y;If z>10;Run;9、数据纵向合并（set，相当于sql中的union）Data test9;Set table_1 table_2;Run;10、数据横向合并（merge）Merge之前需对数据集按照关联字段进⾏排序。

SAS过程步简介SAS过程步的一般形式为：PROC 过程名 [ DATA=输入数据集] [选项];过程语句1 [/ 选项 ];过程语句2 [/ 选项];……RUN;1．VAR语句VAR语句在过程步中用于指定分析变量。

VAR语句的语法格式为：VAR 变量名1 变量名2 … 变量名n;变量名列表可以使用省略的形式，如x1-x3 等。

应用实例：var math chinese;2．MODEL语句MODEL语句在统计建模过程中用来指定模型的形式。

语法格式为：MODEL 因变量 = 自变量列表 / 选项; 应用实例：model y=x1 x2 x3 ;3．BY语句BY语句在过程步中用来指定一个或几个分组变量，根据这些分组变量值可以把观测记录分组，然后对每一组观测分别进行指定的分析。

在使用带有BY语句的过程步之前，应先用SORT过程按BY语句指定的变量对数据集排序。

例如，假设我们已经把class1数据集按性别排序，则下面PRINT 过程可以把男、女生分别列出：proc print data=class1 ; by sex;run;4．OUTPUT语句过程步中经常用OUTPUT语句指定输出结果存放的数据集。

不同过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同，OUTPUT语句是使用频繁的语句之一。

其语法格式为：OUTPUT OUT=输出数据集名关键字=变量名关键字=变量名…;其中用OUT=给出了存放结果数据集的名字，关键字用于定义输出变量名，用“关键字=变量名”的方式指定了系统自动输出变量与存储变量之间的对应关系。

等号后面的变量名指定了输出数据集中的存储变量名称。

例如：proc means data=data_prg.class1; var math; output out=result02 n=n mean=meanmath var=varmath;run;proc print data=result02; run;在DATA步中也可以用FORMAT语句规定变量的输出格式，用LABEL 语句规定变量的标签，用LENGTH语句规定变量的存储长度，用ATTRIB语句同时规定变量的各属性。

sas 中的proc summary的简易用法在SAS（统计分析系统）中，proc summary是一个非常常用的过程，用于对数据进行汇总和统计分析。

它可以帮助用户快速、准确地计算数据的各种统计量，并生成相应的汇总报告。

本文将介绍proc summary的基本用法，包括如何使用它进行简单的数据汇总和统计分析。

一、简介1.1 proc summary概述proc summary是SAS中用于汇总和统计数据的过程。

它可以对数据进行求和、平均值、中位数、标准差等统计计算，还可以生成频数表、交叉表等汇总报告。

通过proc summary，用户可以快速了解数据的整体特征，发现数据的规律和异常值，为后续的分析和建模工作奠定基础。

1.2 proc summary的优势相比于手动编写数据统计分析的代码，proc summary有以下几个显著的优势：- 简洁高效：proc summary只需要一行或几行代码，就可以完成对数据的多种统计计算，极大地提高了统计分析的效率。

- 灵活多样：proc summary支持对多个变量进行统计计算，可以通过选项参数指定不同的统计方法和输出格式，满足用户不同的统计需求。

- 结果可读性好：proc summary生成的汇总报告结构清晰，包含多种统计量和描述性统计信息，便于用户直观地理解和解释数据。

二、基本用法2.1 proc summary语法proc summary的基本语法如下所示：```sasproc summary data=dataset;var variable1 variable2 ...;output out=summary_data mean=mean_value sum=sum_value; run;```其中，data=dataset指定输入的数据集名称；var variable1 variable2 ...指定需要进行统计计算的变量；outputout=summary_data mean=mean_value sum=sum_value指定输出的汇总数据集和需要计算的统计量。

sas中proc format用法在SAS中，PROC FORMAT是一个非常强大的工具，用于自定义数据的格式。

它允许我们将原始数据转换为可读、易理解的形式，并提供了一种有效的方式来处理数据值的显示和输出。

本篇文章将详细介绍PROC FORMAT的用法，并提供一步一步的指导。

一、什么是PROC FORMAT？PROC FORMAT是SAS中的一个过程，用于创建自定义的格式，将原始数据值映射到相应的标签。

格式可以是数字和字符的组合，也可以是范围。

通过使用PROC FORMAT，我们可以将原始数据转换为具有更好可读性的格式。

二、创建一个格式创建一个格式的步骤如下：1. 使用PROC FORMAT语句开始创建格式，语法如下：PROC FORMAT LIBRARY=library_name;PICTURE format_name (picture_format);VALUE format_name_rangerange_label1 = 'display_label1'range_label2 = 'display_label2'…;RUN;这里的library_name是指定格式库的名称，format_name是格式的名称，picture_format定义了格式的显示方式，如数字或日期的格式。

range_label1、range_label2等是数据值的范围，display_label1、display_label2是与数据值范围对应的显示标签。

2. 在DATA步骤中使用FORMAT语句将格式应用于变量。

语法如下：DATA dataset_name;SET dataset_name;FORMAT variable format_name.;RUN;这里的dataset_name是数据集的名称，variable是要应用格式的变量名称，format_name是格式的名称。

三、常见的PROC FORMAT用法1. 使用PICTURE语句来创建特定格式的数字显示。

SAS过程步及其语句§1过程步及其语句在SAS中，过程步是一种用于执行特定任务的程序步骤。

每个过程步都由一个或多个语句组成，这些语句用于指示SAS如何执行特定的操作。

以下是一些常用的SAS过程步及其相关的语句：
1.DATA步：用于读取和处理数据集。

-DATA语句：指定要创建或修改的数据集的名称。

-SET语句：指定要读取的数据集。

-BY语句：按照一些变量进行排序。

2.PROC步：用于执行各种统计分析和数据处理任务。

-PROC语句：指定要执行的过程。

-DATA语句：指定要分析的数据集。

-VAR语句：指定要分析的变量。

3.SORT步：用于对数据集按照指定变量进行排序。

-SORT语句：指定要排序的数据集和排序变量。

-BY语句：按照一些变量进行排序。

4.PRINT步：用于输出数据或结果。

-PRINT语句：指定要输出的数据集和变量。

5.MERGE步：用于合并两个或多个数据集。

-MERGE语句：指定要合并的数据集和合并变量。

6.TRANSPOSE步：用于转置数据集。

-TRANSPOSE语句：指定要转置的数据集和转置变量。

这些是SAS中常用的一些过程步及其语句，根据具体的数据处理或统计分析任务，还可以使用其他过程步及其相关的语句。

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。

第十六课用在PROC步中的通用语句当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。

在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。

而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。

一、PROC程序的主要作用●读出已创建好的SAS数据集●用数据集中的数据计算统计量●将统计的结果按一定形式输出在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。

用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。

只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。

二、PROC过程语句PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。

PROC语句的格式为：PROC 过程名<选项>;过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。

例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。

选项规定这个过程的一个或几个选项。

不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。

但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的：●Keyword●Keyword=数值●Keyword=数据集Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。

例如：PROC Print Data=class ;过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。

proc sql as语句
PROC SQL是SAS（统计分析系统）中用于执行SQL查询和操作的过程。

它允许用户在SAS环境中直接使用SQL语句来操作数据，而无需导出到其他数据库管理系统中。

PROC SQL语句通常以如下格式开始：
sas.
proc sql;
然后是SQL查询语句，例如：
sas.
select.
from dataset_name.
where condition;
在这个例子中，`select `表示选择所有列，`from
dataset_name`表示从特定数据集中进行查询，`where condition`
表示设定查询条件。

除了基本的SELECT语句之外，PROC SQL还支持其他SQL功能，比如JOIN操作、子查询、排序、聚合函数等。

用户可以在PROC
SQL中使用这些功能来完成复杂的数据操作和分析。

另外，PROC SQL还提供了一些特殊的选项和语法，如`quit;`
用于结束PROC SQL过程、`create table`用于创建新的数据表等。

总之，PROC SQL作为SAS中的SQL执行过程，为用户提供了在SAS环境中直接操作数据的便利，同时也支持多种SQL功能，使得
数据查询和处理更加灵活和高效。

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。

SAS 程序语句由DATA STEP（数据步）和PROC STEP（过程步）组成，每行以（；）号结束，由关键字和运算符号，函数及其参数构成,data表示为该PROC步处理的数据集，
Infile语句是从外部获取数据，语法结构为（“文件所在位置”；）但必须把其放在data语句之前。

Input是指定数据格式及变量名，语法结构为（input变量名1 变量名2 ; ）
Cards语句是表明直接输入数据，表明数据的开始。

SAS的PROC步可以引用现成的程序或者过程进行相应的数据处理和分析。

其语法如下：proc 数据库名数据集名；
Var 变量名1 变量名2 变量名N；
Where 条件或表达式；
By 变量名1 变量名2 变量名N；
Run;
（var表示处理特定变量，对于没有列的变量系统不处理，where表示系统处理满足表达式或条件的数据,BY表示指定系统按照所列数据进行分组处理？）常用的PROC 过程：
输出结果在output中，result中列出对应结果的标签。

SAS的编程语言主要有运算表达式和逻辑表达式，
建立永久数据库有两种方法，一种是菜单操作方式，一种是编程方式建立，其语法为：（libname 库标记“路径”）例如libname test “D:\statistics\SAS\SAS9.1”;
清楚指定数据库，语法为（libname 库标记；）
SAS的变量的基本类型有数值型和字符型两种。