
SAS正则式之prxsubstr 以及prxnext
今天介绍的正则式中的prxsubstr函数以及prxnesth函数。
这两个函数需要配合call使用,生成start以及length两个变量以供后面的使用。先介绍基本的参数。
Call prxsubtr(pattern_id,string,strat,length)
pattern_id:跟prxmatch的用法一样,需要填入prxparse函数规定的字符形式,需要规定一个变量储存。譬如re=prxparse(‘\/d/d/d\’)即搜索任意三个数字。
String:填入的是你要搜索的目标,即你在哪里搜索上面的任意三个数字;
Start:这参数不用填,这个数字是运行之后会返回的变量,即在搜索目标中的起点位置
Length:跟start的意思一样,但是如果是已经知道位数的这个参数就没上面意义了,如果对于re=prxparse(‘\/d+\’)就有意义啦。
那么趁热打铁,来个例子;
datazipcode;
if_n_=1thenre=prxparse("/ \d{5}(-\d{4})?/");
retainre;
inputstring$80.;
lengthzip_code$10.;
callprxsubstr(re,string,start,length);
ifstart gt0thendo;
zip_code=substr(string,start+1,length+1);
output;
end;
datalines;
john smith 12 broad street flaemington, nj 08822
philip judson apt #1,building 7 777 route 730 kerrville, tx 78028
dr.roger alan 44 commonwealth ave. boston, ma 02116-7364
;
procprintdata=zipcodenoobs;
title"listing of data set zipcode";
run;
结果:
代码中寻找的prxparse("/ \d{5}(-\d{4})?/");在任意五个数字之前有一个空格,看清楚哈,\d{5}前面是有一个空格的,然后不知道后面是否接着“-\d{4}”的数字串。这里的substr(string,start+1,length+1)为什么要加1呢,因为有空格的存在,空格也占一个字符。估计这么一个简单的例子,也能知道prxsubstr的用法了。
接下来介绍的是prxnest这个函数。
Call prxnext(pattern_id,start,stop,position,length)
pattern_id:跟上面的那个prxsubstr一样填的是prxparse返回的搜索的目标;
start:就是你想在目标变量中那个位置开始搜索;
stop:就是你想在目标变量中的那个位置结束搜索。
Position:发现目标字符串的开始位置,所以这里的start跟之前的start是不一样的,要记住。
Length:这个就跟上面的prxsubstr的length一样,可以参照上面的。
那现在话不多说,直接上个例子!!
datafind_num;
if_n_=1thenret=prxparse("/\d+/");
retainret;
inputstring$40.;
start=1;
stop=length(string);
callprxnext (ret,start,stop,string,position,LENGTH);
ARRAYX[5];
DOI=1TO5WHILE(POSITION GT0);
X[I]=INPUT(SUBSTR(STRING,position,length),9.);
callprxnext(ret,start,stop,string,position,length);
end;
keepx1-x5 string;
datalines;
this 45 line 98 has 3 numbers
none here
12 34 78 90
;
procprintdata=find_numnoobs;
title"listing of data set find_num";
run;
结果是:
这个过程就是把string中全部的数字的部分提取出来,并赋予给x1-x5,这个就是涉及到你要生成多少个xi的问题,建议看下最长的那个观测能生成的数字个数,就设置i等于多少。这里眼神一下,譬如你先有份数据是什么“2016年12月5号,在麦当来消费56块钱”,你这时候需要提取这个时间以及金额就可以运用这个过程啦。数据分析师培训
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15