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
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22