京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
PROC REPORT基础
1 PROC REPORT语法
PROC REPORT data= SAS-data-set options ;
COLUMNS variable_1 …. variable_n;
DEFINE variable_1;
DEFINE variable_2;
. . .
DEFINE variable_n;
COMPUTE blocks
BREAK … ;
RBREAK … ;
RUN;
COLUMNS:指定输出到报表的列
DEFINE:上述列的格式等
COMPUTE:计算模块
BREAK / RBREAK:生成合计,或报表其它类型的格式。
PROC REPORT的选项Options有很多,下面介绍几个常用的:
DATA= 指定做报表的数据集
PROMPT= PROMPT模式
NOWINDOWS= 不输出到结果
REPORT = 指定一个存储的报表来生成新报表
OUTREPT= 指定新路径来存放报表
OUT= 建立新数据集
HEADLINE 在报表变量标题和内容间生成一个水平分隔线
HEADSKIP 在报表变量标题和内容间生成一行空格
2 先生成一个基本的报表
先生成数据:
data mnthly_sales;
length zip $ 5 cty $ 8 var $ 10;
input zip $ cty $ var $ sales;
label zip="Zip Code"
cty="County"
var="Variety"
sales="Monthly Sales";
datalines;
52423 Scott Merlot 186.
52423 Scott Chardonnay 156.61
52423 Scott Zinfandel 35.5
52423 Scott Merlot 55.3
52388 Scott Merlot 122.89
52388 Scott Chardonnay 78.22
52388 Scott Zinfandel 15.4
52200 Adams Merlot 385.51
52200 Adams Chardonnay 246
52200 Adams Zinfandel 151.1
52200 Adams Chardonnay 76.24
52199 Adams Merlot 233.03
52199 Adams Chardonnay 185.22
52199 Adams Zinfandel 95.84
;
run;
Proc Report生成最基本的报表:
proc report data=mnthly_sales
headline headskip ;
title1 "Simple Report";
column cty zip var sales;
define cty / display width=6 'County/Name';
define zip / display;
define var / display;
define sales / display format=6.2 width=10;
run;
这里的define后面的’/’,其后面有很多选项来对变量格式,输出方式等进行设置,其选项如下:
GROUP:分组显示
DISPLAY:一般显示
ANALYSIS:其值用于计算或统计
ORDER:按其值排序显示
ACROSS:交叉显示
COMPUTED:其值在compute块里计算得到
结果:
3 使用order,按指定变量名排序显示
proc report data=mnthly_sales
headline headskip ;
title1 "Simple Report";
column cty zip var sales;
define cty / order width=6 'County/Name';
define zip / display;
define var / display;
define sales / display format=6.2 width=10;
run;
结果:
4 group分组显示
proc report data=mnthly_sales nofs
headline headskip ;
title1 "Simple Report";
column cty zip var sales;
define cty / group width=6 'County/Name';
define zip / group;
define var / group order=freq descending;
define sales / display format=6.2 width=10;
run;
结果:
5 analysis,统计量求和
proc report data=mnthly_sales nofs
headline headskip ;
title1 "Simple Report";
column cty zip sales;
define cty / group width=6 'County/Name';
define zip / group;
define sales / analysis sum format=6.2 width=10;
run;
结果:
6 求多个统计量
proc report data=mnthly_sales nofs
headline headskip ;
title1 "Simple Report";
column cty zip sales sales=mean_sales;
define cty / group width=6 'County/Name';
define zip / group;
define sales / analysis sum format=6.2 width=10 'sum';
define mean_sales / analysis mean format=6.2 width=10 'Mean of/Sales';
run;
结果:
7 如果你想让某变量的每一个值都作为一列,那就要用到across。这里要注意的是,有across选项的var,在column时后面加了一个’,’,从而将其后面的变量的数据直接放到across变量下。。
proc report data=mnthly_sales nofs headline headskip;
title1 "Cross Tab Report (Across Type)";
column cty zip var,sales;
define cty / group width=6 'County/Name';
define zip / group;
define var / across order=freq descending '- Grape Variety -';
define sales / analysis sum format=6.2 width=10 'Revenue';
run;
结果:
这里,变量variety的每一个值都成为了新的列
8 BREAK与RBREAK,对分组后的报表汇总
proc report data=mnthly_sales nofs headline headskip;
title1 "Report with Breaks";
column cty zip var,sales;
define cty / group width=6 'County/Name';
define zip / group;
define var / across order=freq descending '- Grape Variety -';
define sales / analysis sum format=6.2 width=10 'Revenue';
break after cty / ol skip summarize suppress;
rbreak after / dol skip summarize;
run;
结果:
这里说明一下BREAK与RBREAK后面的选项:
OL 汇总上方加一条线
DOL汇总上方加两条线
UL汇总下方加一条线
DUL 汇总下方加两条线
summarize 对每组进行汇总
skip 加入一空白行
suppress 在汇总行不显示组名
9 compute块,计算统计变量,这个以后将专门介绍
proc report data=mnthly_sales nofs headline headskip;
title1 "Report with Row Sums (Computed Type)";
column cty zip var,sales row_sum;
define cty / group width=6 'County/Name';
define zip / group;
define var / across order=freq descending '- Grape Variety -';
define sales / analysis sum format=6.2 width=10 'Revenue';
define row_sum / computed format=comma10.2 'Total';
break after cty / ol skip summarize suppress;
rbreak after / dol skip summarize;
compute row_sum;
row_sum = sum(_C3_,_C4_,_C5_,_C6_,_C7_,_C8_);
endcompute;
run;
结果:
Compute块是以compute开始,endcompute为结尾,可以计算出很多复杂的数据。这里的_C*_表示第几列的变量,例如_C3_表示第三列,_C#_代表最后一行。这里的_C7_和_C8_是多余的,但不影响结果。
10 proc report与ODS,以后会详细介绍。这里用ODS输出report过程结果,方法很简单,就是将上面的report代码放入ods语句之间。
ods listing close;
ods rtf file = ‘c:sugi30.rtf’;
上面的proc report过程代码放在这里就行
ods rtf close;
即:
ods listing close;
ods rtf file = 'c:sugi30.rtf';
proc report data=mnthly_sales nofs headline headskip;
title1 "Report with Row Sums (Computed Type)";
column cty zip var,sales row_sum;
define cty / group width=6 'County/Name';
define zip / group;
define var / across order=freq descending '- Grape Variety -';
define sales / analysis sum format=6.2 width=10 'Revenue';
define row_sum / computed format=comma10.2 'Total';
break after cty / ol skip summarize suppress;
rbreak after / dol skip summarize;
compute row_sum;
row_sum = sum(_C3_,_C4_,_C5_,_C6_,_C7_,_C8_);
endcompute;
run;
ods rtf close;
结果:
11 report设置style,让报表更炫一点。这个以后也会详细介绍
ods listing close;
ods rtf file = 'c:sugi30.rtf';
proc report data=mnthly_sales nofs headline headskip
style(header)={background=lightskyblue foreground=black}
style(column)={background=lightcyan foreground=black};
title1 "Report with Row Sums (Computed Type)";
column cty zip var,sales row_sum;
define cty / group width=6 'County/Name';
define zip / group;
define var / across order=freq descending '- Grape Variety -';
define sales / analysis sum format=6.2 width=10 'Revenue';
define row_sum / computed format=comma10.2 'Total';
break after cty / ol skip summarize suppress;
rbreak after / dol skip summarize;
compute row_sum;
row_sum = sum(_C3_,_C4_,_C5_,_C6_,_C7_,_C8_);
endcompute;
run;
ods rtf close;
结果:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01