京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS数据集中重复数据的处理方法
在使用SAS在处理数据的时候,经常会遇到或产生一些重复数据,有些重复数据是我们需要的,而有的则是多余的。下面讲到的内容就是筛选/排除某一数据集里重复数据以及去重的几种常用方法。
测试数据如下:
TARGET 1: 保留不重复数据/保留重复数据
方法1:DATA STEP
/*根据ID排序*/
proc sort data=ID;
by ID;
run;
/*保留不重复ID*/
dataID_1;
setID;
byID;
if first.ID = last.ID =1;
run;
/*保留重复ID*/
dataID_2;
setID;
byID;
if ^(first.ID = last.ID =1) ;
run;
方法2:PROC SQL
/*保留唯一的ID*/
proc sql;
create tableid_3as
selecta.*fromID a,
(selectID,count(1)asID_cntfromID
group byID
having ID_cnt=1) b
wherea.ID=b.ID;
quit;
/*保留非唯一的ID*/
proc sql;
create tableid_4as
selecta.*fromID a,
(selectID,count(1)asID_cntfromID
group byID
having ID_cnt>1) b
wherea.ID=b.ID;
quit;
方法3:PROC FREQ
/*保留唯一的ID*/
proc freqdata=IDnoprint;
tableID /out=id_5 (keep = ID Count where = (Count = 1)) ;
run;
/*保留非唯一的ID*/
proc freqdata =IDnoprint;
tableID /out=id_6 (keep = ID Count where = (Count > 1)) ;
run;
TARGET 2: 数据集去重
方法1:PROC SORT
/*根据ID去重*/
proc sortdata=IDnodupkey out=ex1;
byID ;
run;
注:此处使用nodup与nodupkey会产生相同结果,但实际应用中它们存在一定差异,其主要区别在于:
NODUPKEY去除关键字 by ID相同的数据
NODUP去除observation完全相同的记录,但是相同的记录必须相邻
方法2:PROC SQL
/*根据ID去重*/
proc sql;
create tableex2as
select distinctIDfromID;
quit;
方法3:DATA STEP
/*根据ID排序*/
proc sort data=ID;
by ID;
run;
/*根据ID去重*/
dataex3;
setID;
byID;
iffirst.IDthen outputex3;
run;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08