京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS编程中的这些小问题你遇到过吗
在用SAS编程时,总是时不时会遇到各种各样的小问题,我本人也遇到过一些有意思的问题,在写程序的过程中,为了避免这些小问题也慢慢的积累了一些经验,那么通过这一节分享给大家吧,希望会给各位童鞋带来一些帮助!
问题一
WARNING: The quoted string currently being processed has become more than 262 bytes long. You might have unbalanced quotation marks.
上述问题一般出现在这种情况下:
data tmp;
do i = 1 to 100;
var = 'var'||left(i);
output;
end;
run;
proc sql;
select var into : varlist separated by ' '
from tmp;
quit;
data _null_;
var = scan("&varlist.",1,' ');
put var =;
run;
当我需要对某一个变量的所有行值生成一个宏变量的时候,就会通过如上的方式进行编程,那么通过scan函数进行拆解时,就会得到上述这种警告。从上述警告可以看到是因为字符超过了262个字节。尽管没有报错,但是出于编程的完美运行角度看,有些童鞋可能就受不了了。
那么我们可以通过添加一行代码来解决这个问题:
options noquotelenmax;
问题二
WARNING: 没有解析符号引用 VARLIST。
这种警告应该会很常见,那么我所指的问题并不是通常我们所说的宏变量未生成的情况,而是在有条件的生成宏变量的情况下合理的未生成宏变量的结果,如下所示:
proc sql;
select distinct age into : agelist separated by ' '
from sashelp.class
where age > 16;
quit;
%put agelist = &agelist.;
上述代码表示将满足条件的age不重复的通过空格分隔符生成宏变量agelist,但是很显然数据集中的age并不满足这个条件,因此会出现上述所谓的警告,那么为了避免这个问题,我们可以在程序的最前面对宏变量进行声明,可以是局部的,也可以是全局的,视具体情况而定,这样我们就可以得到一个初始化的值为空的宏变量。
在这里,我们对其进行全局的声明:
%global agelist;
问题三
WARNING: 没有解析宏 CI 的调用。
在统计报告的报表里,通常在第一列的某一行会出现一个标签“%95CI”,而为了让这个标签出现,我们通常习惯用下列语句:
proc sql;
create table tmp as
select '('||compress(lower)||','||compress(upper)||')' as confidence label = "95%CI"
from dataset;
quit;
通过上述类似这种语句我们就可以得到对应的95%CI,那么为了避免%被误认为宏的调用,我们可以采用两种办法:
一:label = '95%CI'
二:label = %nrstr("95%CI")
问题四
这个问题来自论坛,涉及到anydtdte的格式默认长度问题,很有意思,特意贴出来。
程序如下所示:
data a;
input date $ 1-51;
cards;
2012-01-19T11:30
2011-12-22T11:15
2012-03-08T08:15
;
run;
data b;
set a;
date1=scan(date,1,'T');
date2=input(date,anydtdte.);
format date2 date9.;
run;
最终的结果如下所示:
上述结果有两处问题:
第一:date2的结果与date1的日期结果对不上,例如第二列为2012年1月19日,到了第三列变成了2012年1月1日;
第二:第三列date2的最后一行结果为缺失。
那么问题的关键在在哪呢,从上述代码我们可以看到编程做日期转换的过程中采用anydtdte格式来进行转化,这个思路并没有错,那么错在什么地方呢?
首先给出SAS HELP的语法:
从上述编程可看到,这么童鞋在采用anydtdte格式进行转化时并没有设定字符长度,而是采用了anydtdte默认读取的长度值9,因此在读取date1字符串时,就变成了只读取前9位,因而出现日期对不上,到了最后一行更是因为第九位数字为0而没有此日期因此无法转化从而出现缺失的情况。
那么纠正这个错误想必各位童鞋都应该了解了,只需要在anydtdte后面加个数字10就完美的解决了这个问题了。
date2=input(date,anydtdte10.);
问题五
%abort 和 %return
关于这两个宏语句,作用都差不多,都是为了中断程序的运行,只是轻重程度不一样,这一点需要谨记:
%abort直接结束SAS进程。也就是说你的SAS在执行完这个语句之后,你的SAS会被立即关闭,甚至都来不及保存,因此运行这个语句需要慎重考虑。
%return 中断你当前运行的宏。
对于%return举个简单的例子:
%macro checkit(error);
%if &error = 1 %then %do;
%put 程序中断,请修正参数;
%return;
%end;
%else%put 继续进行;
%mend checkit;
上述编程表示当输入的error = 1 时,日志会输出“程序中断,请修正参数”,同时宏被中断;当输入的error = 其他值时,日志会输出“继续进行”。
问题六
为了凑成六六大顺,再写一个今天某位童鞋遇到的一个问题吧。
问题是这样的:
一个数据集的一个变量假定为var,var的值为1 1 2 2 2 3 . . 5。可以看到有2个1,3个2,2个缺失,一个5。那么这位童鞋想通过程序统计var为2的个数,于是写出了如下代码:
proc sql;
select count(var = 2) as varcnt
from tmp;
quit;
这位童鞋可能有点不太明白sum函数和count函数在遇到逻辑比较运算的时候的区别。
首先我说一下count函数吧。
Count函数一般在sql中有两种写法,一种是count(*),这个表示对数据集行数的统计,如果加了group by,那就是分组的行数统计;一种是count(variable),这个是表示对某一个变量的非缺失行数的统计,加了group by 那也是同理;如果加了逻辑比较运算的话,像count(expression),跟count(*)基本上没啥区别,当然前提是这个运算不是简单的数值运算,我们知道数值运算中缺失值加任何值都是缺失,除非采用计算函数。
以上述数据为例:
data tmp;
input var @@;
cards;
1 1 2 2 2 . . 5
;
run;
proc sql;
select count(var) from tmp;
select count(*) from tmp;
select count(var = 1) from tmp;
quit;
最终得到的结果是:第一行为6,第二行为8,第三行为8。第三行中var = 1最终的结果要么是0,要么是1,因为非缺失的var的值 = 1肯定要么是0要么是1,而缺失的var值 = 1 的结果肯定是0,因此都是非缺失的,因此其实跟第一种写法意义一样。数据分析师培训
而sum函数则一般在sql中有两种写法:一种是sum(variable),这个表示对variable每行值的累加,不考虑缺失值;一种是sum(expression),那么就是对expression的结果进行累加,如果expression = 1 ,那么就是加1,如果expression = 0,那么就是加0。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈、 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-05-13【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-12在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07