京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS在DATA步中调用PROC步
给大家介绍一种方法,可以在DATA步中调用PROC过程,这样就可以在DATA步中对PROC产生的结果进行操作。
具体如何实现?
首先肯定不是直接在DATA步中写PROC,有些人可能会说用CALL EXECUTE,其实不然。CALL EXECUTE是在DATA步运行之后才调用。
在这里给大家介绍RUN_MACRO这个函数,通过该函数就可实现在DATA步中调用PROC,或者是另一个DATA步。
顾名思义,该函数就是用来调用macro的,但它有它的独特之处:不能在DATA步中使用该函数,只能在FCMP过程中使用(自定义函数中使用)。
因此要实现在DATA步中调用PROC,需要三个步骤:
1.定义一个MACRO,其内容就是一个PROC过程;
2.通过FMCP创建自定义函数,调用上面定义的MACRO;
3.在DATA步中调用自定义函数,即间接调用PROC过程;
下面用一个例子来说明:
创建宏(该宏是利用PROC SQL创建一个数据集,包含一个变量的非重复值)
%macro distinct_values;
%let input_table = %sysfunc(dequote(&input_table));
%let column = %sysfunc(dequote(&column));
%let output_table = %sysfunc(dequote(&output_table));
proc sql;
create table &output_table as
select distinct &column
from &input_table;
%mend;
创建自定义函数(在自定义函数中调用上面定义的宏)
proc fcmp outlib=work.funcs.sql;
function get_distinct_values(input_table $, column $, output_table $);
rc = run_macro('distinct_values', input_table, column, output_table);
return (rc);
endsub;
run;
在DATA步中调用
options cmplib = work.funcs;
data _null_;
rc = get_distinct_values('sashelp.shoes', 'region', 'work.regions');
id=open('work.regions');
if id then nobs=attrn(id,'NOBS');
put nobs;
run;
通过这种方式就可在DATA中调用PROC,从而使用PROC生成的结果。在上面的例子中,最后的DATA步调用PROC生成了数据集WORK.REGIONS,
然后通过OPEN函数打开该数据集,获取到该数据集的观测数。当然你可以干其他的事情。
重点在于:RUN_MACRO调用宏后,会一直等待宏执行完毕后才返回。因此紧接着get_distinct_values自定义函数后就可以使用宏产生的数据。
如果使用CALL EXECUTE调用宏,是在DATA步执行完之后,才调用宏,实际上就是在DATA步之后增加了宏的调用。
注:虽然在第三步调用get_distinct_values之后就可以使用该数据,但不能使用SET WORK.REGIONS; 为什么呢?这是因为SET语句的运行机制决定的。
在程序编译阶段,如果有SET语句,就会将SET的数据集打开,但此时程序还未执行,数据集根本没有生成,因此就会报错,提示数据集不存在。
所以要使用OPEN函数,来对该数据集进行操作。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06