京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS 中的Order By - Proc Sort
1.排序proc sort
proc sort在按数据集中某一个变量或几个变量的升序或降序将记录重新排列,并把结果保存在输出数据集中,如果不另外指定输出数据集,则覆盖输入数据集。
在data步和proc步某些操作中,当需要用到by语句时,一般都需要源数据集按照by语句中的变量事先排序,这里就需要用到proc sort。

(1)语法格式
PROC SORT <collating-sequence-option> <other option(s)>;
BY <DESCENDING> variable-1 <...<DESCENDING> variable-n>;
proc sort一些常用的选项:
·数据集选项
data= 输入数据集,缺省时使用最近创建的数据集
out= 输出数据集,缺省时表示排序后覆盖源数据集
·排序序列选项
sortseq= 指定排序的序列,这跟使用的操作系统有关,Windows/Unix都是ASCII编码,一般这个选项缺省就行;也可以直接在proc sort后面加上编码名称。
·修改排序次序的选项
reverse 使用由正常排序序列相反的排序序列对字符变量进行排序,可以被by语句中的descending选项取代,reverse只能用于字符变量。
equals|noequals 规定输出数据集中具有相同by变量的那些记录的次序,equals选项是保持在输入数据集中原来的相对次序,而noequals选项则没有这一限制。
·删除重复记录的选项
noduprecs 删除重复的记录,发生在排序后,将完全相同的记录删除。
nodupkey 删除重复的by变量记录,发生在排序中,sort过程读取输入数据集中的记录,在写入输出数据集时先比较by变量值,如有重复则部写入输出数据集。这个选项要小心使用,因为SAS会删除by变量重复的记录,而不管该记录是不是重复的,这样就会丢失有效的数据。
·其他选项
datecopy 保留数据集创建或修改的日期,缺省时排序也会被认为是修改,上次的修改时间就会被覆盖,可是有些时候我们并不希望SAS这么做。
force 强制排序,不管输入数据集是否已经排序或有索引,都进行重新排序
内存与磁盘优化选项排序在各种语言中是一种基本的算法,当数据集很大时会占用大量的计算机资源,这些选项提供算法在这方面的优化。
by语句
缺省情况下,是按照变量进行升序排列(ascending),降序则要显性的用descending指明。
特别的是,这两个关键字应该写在变量的前面,而其他语言可能相反,如SQL将排序关键字放在变量之后。
(2)运行机制
proc sort会先检查输入数据集的排序信息,特别是sortedby=选项,如果输入数据集提示已经按照by变量进行过排序,或者sort过程检测到数据集中记录的顺序按照by变量本来就是有序的,则proc sort就会偷懒,不进行排序,直接将输入数据集复制到输出数据集中;另外,如果输入数据集在by变量上已经创建索引,则也不进行排序,因为排序之后会破坏原来的索引。除此之外,proc sort才会进行排序。
那么,如果用户要强制sort过程进行排序呢?那就需要用到force选项了。
(3)实例
对数据集按年龄大小进行排序,相同年龄的观测仍然按原来的次序。
proc sort data=age equals;
by age;
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Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01