京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS—HASH对象的应用
HASH table原理
先介绍下hash的原理吧。hash table其实就是散列表,也叫哈希表,根据关Key-value键值对而直接进行访问的数据结构。它通过把key-value映射到表中一个位置来访问记录,不用扫描整张表以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做哈希表。
在数据装载时,根据F(key)=内存地址将表存到内存中指定的地址。
比如我最爱的杰伦,根据散列函数F(周杰伦) = 18 就可找到对应的value为87啦。
sas hash table 的优点
hash table是 SAS 查找技术中最为常用的技术啦,性能表现经评测也比较上乘,在SAS 产品中已被广泛使用,同时也深受国外SAS程序员的喜爱,但在国内大家好像并不怎么常用。但是想想可以用sas hash提高下数据查询的效率,是不是在小伙伴面前有些小逼格呢!?
下面呢就介绍下sas hash table的优点:
1.hash table 可以根据 K-V 定位数据,直接得到变量的存储地址,可以减少查询的次数;
2.hash table的变量查找是在内存中进行的,可以提高性能;
3.hash table可以在data步运行时的动态地添加、更新、删除等操作;
4.hash 可以做一些merge 和 proc sql 难以实现的数据集合并,并在细节上可以有更多的控制。
当然,因为sas hash是在内存中运行,所以如果数据太大,还是不要用hash对象了。
sas 定义hash对象
Hash对象的最基本的要点有三个:
(1)要放入内存中的表
(2)用来通过hash函数建立与内存对应存储地址的KEY值(可以是数值、字符或者两者的混合,最好是表的主键否则只有第一条记录有效,因为key值相同通过F(key)只会指向一个地址)。
(3)要调入内存中与key值一起构成数组的变量.
在SAS中分别通过以下步骤来完成上述三个要点:
hash的使用实例
(1)通过hash可以实现表与表的高效关联
(2)可以对hash表中的数据进行控制设计巧妙的算法。下边是一些具体的例子:
使用hash对象来筛选数据
/*新入职员工信息*/
data id_newly;
input id $ epl_ym;
cards
;
1101 201201
1102 201201
1123 201203
1105 201202
1104 201202
1105 201202
;
run;
如下图所示:
/*创建每位员工的销售级别及销售额*/
data sales_all;
input id $ grade $ amt;
cards
;
1001 a 561
1101 c 256
1002 b 421
1003 a 691
1005 a 555
1004 b 398
1015 a 402
1102 c 128
1123 d 96
1105 c 196
1104 d 89
1086 b 632
1093 a 701
1115 c 221
;
run;
如下图所示:
/*使用hash对象筛选新员工的销售额*/
data sales_newly;
length id $8. epl_ym 8.;/*定义数据变量id、epl_ym类型和长度,此处将变量类型和长度写死在程序里,这样当查找表的数据结构发生变化时还要重写代码。以后会单独介绍一下hash 对象处理的技巧。
*/
if _n_ = 1 then do;
declare hash newly(dataset:'id_newly');/*使用数据集id_newly定义hash对象*/
newly.definekey('id');/*其中定义id为主键*/
newly.definedata('epl_ym');/*定义epl_ym为信息变量*/
newly.definedone();/*结束hash对象的初始化*/
end;
set sales_all;
rc = newly.find(key:id);/*调用find方法检索数据集sales_all中的变量id的值是否出现在hash对象的主键中*/
if rc = 0;/*此处注意,find()找到匹配的值返回的是0,这个和其他语言不同。*/
run;
所得结果如下:
2.使用hash对象拼接数据
/*创建销售等级对应的佣金比例数据集*/
data grade;
input grade $ rate;
cards
;
a 0.20
b 0.18
c 0.15
d 0.10
e 0.05
;
run;
结果如下:
/*计算佣金*/
data csm_amt;
if _n_ = 0 then do;
set id_newly grade;
end;
else if _n_ = 1 then do;
declare hash newly(dataset:'id_newly');
newly.definekey('id');
newly.definedata('epl_ym');
newly.definedone();
declare hash grd(dataset:'grade');
grd.definekey('grade');
grd.definedata('rate');
grd.definedone();
end;
call missing (of _all_);
set sales_all;
rc1 = newly.find(key:id);
rc2 = grd.find(key:grade);
if rc1 = 0 then csm_amt = amt*rate;
run;
3.调用definedata 时使用all选项
/*小组信息*/
data team_info;
input team $ open_ym grade employees;
cards
;
a 201201 12 6
b 201202 11 9
c 201205 9 12
d 201506 7 20
e 201205 8 9
f 201206 10 23
;
run;
所得数据集如下:
data employ_new;
input id $ team $;
cards
;
2001 c
2036 d
;
run;
data newly_info;
if _n_ = 0 then do;
set team_info;
end;
else if _n_ = 1 then do;
declare hash t(dataset:'team_info');
t.definekey('team');
t.definedata(all:'yes');
t.definedone();
end;
call missing(of _all_ );
set employ_new;src = t.find();
run;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16