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数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 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 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 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 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11