一些常用的SAS命令
sas中nodupkey用法
sas中nodupkey用法
在SAS中，NODUPKEY是一个用于数据步中的选项，用于删除具有重复键值的观测值。
当我们使用BY语句对数据进行排序时，可以使用NODUPKEY选项来删除具有重复键值的观测值，保留第一个出现的观测值，而删除后续具有相同键值的观测值。
具体来说，当我们在数据步中使用SET、MERGE或UPDATE语句时，可以在后面加上NODUPKEY选项。
这样做将会使SAS在读取数据集时，自动删除具有重复键值的观测值。
举个例子，假设我们有一个按照ID进行排序的数据集，我们想要删除具有重复ID的观测值，可以这样使用NODUPKEY选项：
sas.
data new;
set old (keep=ID name) nodupkey;
by ID;
run;
在上面的例子中，我们从名为old的数据集中读取ID和name
两个变量，然后使用NODUPKEY选项来删除具有重复ID的观测值，
最终将结果存储在名为new的数据集中。
需要注意的是，NODUPKEY选项只能用于已经按照键值进行排序
的数据集，否则会得到错误的结果。
另外，NODUPKEY选项只能删除
具有重复键值的观测值，对于其他变量的重复观测值不起作用。
总之，NODUPKEY选项在SAS中用于删除具有重复键值的观测值，是数据步中很有用的一个选项。
希望这个回答能够帮助到你理解NODUPKEY的用法。
SAS分析法代码
为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。
基本SAS程序代码结构：---------PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/var yx1-x6; /* 命令的解释 */model y = x1-x6;run;------------------------------------------正态性检验PROC UNIvariate---------PROC UNIvariate data=Arndata.unidat;var x1;run;------------------------------------------相关分析和回归分析PROC REG 回归---------PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1-x6;model y = x1-x6 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */printcli;/* 加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,covb,dw(时序检验统计量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol,vif(异方差检验统计量),xpx*/plot y*x2 /conf95; /* 做散点图 */run;---------------------------------------------------DATA Arndata.regdat;x2x2 = x2*x2;x1x2 = x1*x2;PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1 x2 x2x2x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */print cli;plot y*x2 /conf95; /* 做散点图 */run;------------------------------------------PROC RSreg 二次响应面回归PROC ORTHOreg 病态数据回归PROC NLIN 非线性回归PROC TRANSreg 变换回归PROC CALIS 线性结构方程和路径分析PROC GLM 一般线性模型PROC GENmod 广义线性模型方差分析PROC ANOVA 单因素均衡数据和非均衡数据---------PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */classtyp; / * 命令的解释 */model y =typ; /* 可以看出此处是单因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------PROC GLM 多因素非均衡数据:---------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typeatypeb; /* 命令的解释 */model y = typeatypeb; /* 可以看出此处是不考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;---------------------------------------------------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typeatypeb; /* 命令的解释 */model y = typea typebtypea*typeb; /* 可以看出此处是考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------主成分分析PROC PRINcomp---------PROC PRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1outstat=w2 ;varx1-x6;PROC print data=w1;PROC plot data=w1vpct=80;/* 一句话，其实print就是plot输出图形的文字形式而已 */plot prin1*prin2 $ districts='*'/haxis=-3.5 to 3 by 0.5 HREF=-2,0,2vaxis=-3 to 4.5 by 1.5HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------因子分析PROC FACTOR---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat simplecorr ;var yx1-x6;title'18个财务指标的分析';title2'主成分解';run;PROC FACTOR data=Arndata.factordatn=4 ; /* 选择4个公共因子 */var y x1-x6;run;PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImaxREorder;/* 因子旋转：方差最大因子法 */var y x1-x6;run;------------------------------------------PROC SCORE---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImax REorder score out=score_Out; /* 输出因子得分矩阵 */run;PROC print data=score_Out;var districts factor1 factor2 factor3 factor4;run;PROC plot data=score_Out;plot factor1*factor2 $ districts='*' / href=0 Vref=0; /* 因子的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------典型相关分析PROC CANcorr基本SAS程序代码结构：---------DATAjt(TYPE=CORR);/* TYPE=CORR 表明数据类型为相关矩阵，而不是原始数据, type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/input names$ 1-2(x1 x2 y1-y3)(6.); /* name $ 表示读取左侧的变量名，1-2表示变量名的字符落在第1,2列上 */cards;x1 1 0.8 ……x2 ……y1 ……y2 ……y3 ……;PROC CANcorr data=Arndata.cancorrdatedf=70redundancy; /* 误差自由度的参考值，默认值是n=1000； redundancy表示输出冗余度分析的结果*/var x1 x2;with y1 y2 y3;run;------------------------------------------对应分析 /* 交叉表分析的拓展，寻找行和列的关系，一般行指代各种cases，而列代表各种visions */PROC CORResp---------PROC CORResp data=Arndata.correspdatout=result;varx1-x6;id Type;run;options ps=40;proc plot data=result;plot dim2*dim1="*" $ Type / boxhaxis=-0.2 to 0.3 by 0.1Vaxis=-0.1 to 0.3 by 0.1Href=0 Vref=0;run;------------------------------------------聚类分析PROC CLUSTER---------PROC CLUSTER data=Arndata.clusdatmethod=ave outtree=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;proc tree horizontal; /* 做聚类树*/run;------------------------------------------PROC FASTclus---------PROC FASTclus data=Arndata.clusdatmaxclusters=3 list out=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;------------------------------------------PROC ACEclusPROC VARCLUS---------PROC VARclus data=Arndata.clusdat; /* 系统默认使用主成分法聚类 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus hierarchy data=Arndata.clusdat; /* 保证分析过程中不同水平的谱系结构 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus centroid data=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out; /* 使用重心法聚类 */var x1-x6;run;------------------------------------------PROC TREE---------PROC TREE data=Arndata.clusdat horizontal; /* 使用TREE过程绘制聚类谱系图 */var x1-x6;run;------------------------------------------判别分析PROC DISCRIM---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdatlistout=discrimdat_Out distance pool=yes;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;---------第二种方法，将需要判别的新样本放在testdata里：---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2testlisttestout=discrimdat_Out; /* 将原来的几个选项加注test标示*/class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;------------------------------------------PROC STEPdisc：逐步判别分析过程---------PROC STEPdisc method=stepwise data=Arndata.discrimdatSLentry=0.10 SLstay=0.10; /* 设定引入和剔除的显著性水平 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;------------------------------------------PROC CANdisc：Fisher判别分析过程---------PROC CANdisc data=Arndata.discrimdat out=discrimdat_Outdistance simple;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;proc print data=discrimdat_Out;run;------------------------------------------。
常用sas语句总结
Engine(引擎)是一种访问架构，SAS系统通过它迅速地对其它数据库管理系统中文件进行读入和写出。
1．LIBNAME语句1.1解读定义SAS 逻辑库。
具体地说，它可以(1)向SAS 标识SAS 逻辑库(2)将引擎与逻辑库关联(3)让您指定逻辑库的选项(4)为逻辑库指定逻辑库引用名通俗得讲，LIBNAME语句把一个libref（库标记名）和一个目录联系起来，使用户可以在SAS语句中使用库标记来指示这个目录。
提交该程序时自动引用该SAS 逻辑库1.2 语句格式1、LIBNAME libref <engigne><'SAS-data-library'><Access=Readonly|Temp>；2、LIBNAME libref Clear;3、LIBNAME libref |_ All_ List;三种格式反映了LIBNAME语句的三种用法选项说明2.length语句SAS变量的基本类型有两种：数值型和字符型。
数值型变量在数据集中的存贮一般使用8个字节。
SAS的字符型变量缺省的长度是8个英文字符，可以使用LENGTH语句指定变量长度，LENGTH语句一般应出现在定义变量的Input语句之前，格式为：LENGTH 字符型变量名$长度例如：length name $20 ；3. input 语句3.1解读INPUT语句用于向系统表明如何读入每一条记录。
它的主要功能有：读入由语句指定的数据列；为相应的数据域定义变量名；确定变量的读入模式（共有四种模式：column模式，formatted模式，list模式及named模式）。
input语句执行后，SAS将读取的数据暂时先保存在内存缓冲区，然后执行后面的语句，后面的语句可以对暂存在内存缓冲区中的变量值进行修改，到最后才将整条数据写入数据集，写入数据集的数据就不能在当前data步中再修改。
注意：INFILE语句用于确定一个包含原始数据的外部文件，必须在执行INPUT语句前执行，如果要在程序中直接嵌入数据，就用CARDS语句代替INFILE 语句。
常用sas语句总结
常用sas语句总结第一篇：常用sas语句总结Engine(引擎)是一种访问架构，SAS系统通过它迅速地对其它数据库管理系统中文件进行读入和写出。
1．LIBNAME语句1.1解读定义 SAS 逻辑库。
具体地说，它可以(1)向 SAS 标识 SAS 逻辑库(2)将引擎与逻辑库关联(3)让您指定逻辑库的选项(4)为逻辑库指定逻辑库引用名通俗得讲，LIBNAME语句把一个libref（库标记名）和一个目录联系起来，使用户可以在SAS语句中使用库标记来指示这个目录。
提交该程序时自动引用该 SAS 逻辑库 1.2 语句格式1、LIBNAME libref ；2、LIBNAME libref Clear;3、LIBNAME libref |_ All_ List;三种格式反映了LIBNAME语句的三种用法选项说明LibrefEngineSas-Data-LibraryAccess=Readonly|TempClear_All_List规定逻辑库规定引擎规定主机系统下一个有效的物理地址规定逻辑库为只读或可修改属性清除与库标记的联系列出所有逻辑库的属性在Log窗口列出逻辑库的属性。
2.length语句SAS变量的基本类型有两种：数值型和字符型。
数值型变量在数据集中的存贮一般使用8个字节。
SAS的字符型变量缺省的长度是8个英文字符，可以使用LENGTH语句指定变量长度，LENGTH语句一般应出现在定义变量的Input语句之前，格式为： LENGTH 字符型变量名 $长度例如：length name $20 ；3.input 语句3.1解读INPUT语句用于向系统表明如何读入每一条记录。
它的主要功能有：读入由语句指定的数据列；为相应的数据域定义变量名；确定变量的读入模式（共有四种模式：column模式，formatted模式，list 模式及named模式）。
input语句执行后，SAS将读取的数据暂时先保存在内存缓冲区，然后执行后面的语句，后面的语句可以对暂存在内存缓冲区中的变量值进行修改，到最后才将整条数据写入数据集，写入数据集的数据就不能在当前data步中再修改。
SAS数据分析常用操作指南
SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。
SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。
本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。
一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。
SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。
以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。
2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。
可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。
1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。
2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。
对于异常值，可以选择删除或进行修正。
3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。
sas id语句 -回复
sas id语句-回复什么是SAS ID语句？一步一步回答SAS（统计分析系统）是一种功能强大的统计分析软件，它能够处理大规模、复杂的数据并提供准确的统计分析结果。
SAS ID语句是SAS语言的一部分，用于指定数据集中某个变量的标识符，并为每个观测值分配一个唯一的标识号。
在这篇文章中，我们将一步一步回答关于SAS ID语句的问题，并探讨其在数据分析中的应用。
第一步：了解SAS ID语句的基本语法在使用SAS ID语句之前，我们需要了解其基本的语法。
在SAS语言中，ID语句的一般格式为：[ID variable(s)] ;其中，[ID variable(s)]代表需要指定为标识符的变量名称，可以是一个或多个变量。
这些变量将会被用作标识号，并在数据集中每个观测值中唯一。
分号（;）表示语句的结束，告诉SAS编译器当前语句的结束位置。
第二步：示例说明SAS ID语句的应用为了更好地理解SAS ID语句的应用，我们可以通过一个示例来说明。
假设我们有一个包含学生信息的数据集，其中包括学生的姓名（Name）、年龄（Age）和性别（Gender）等变量。
我们希望为每个学生分配一个唯一的学生编号，以便于后续的数据分析。
为了实现这个目标，我们可以使用SAS ID语句。
首先，我们需要先创建一个新变量来存储学生编号。
我们可以使用DATA语句来创建一个新的数据集，并指定我们需要的变量。
data new_dataset;set old_dataset;student_id = "";run;在上述代码中，我们使用DATA语句创建了一个名为new_dataset的新数据集，并从名为old_dataset的旧数据集中获取数据。
我们还定义了一个名为student_id的新变量，并将其初始化为空字符串（""）。
接下来，我们可以使用ID语句来指定student_id作为学生编号变量。
我们将ID语句放置在DATA语句中的SET语句之后，以便将新变量应用于所有的观测值。
sas语句及解释
sas语句及解释2语法：TSCSREG过程的语法格式为：PROC TSCSREG options;ID cross-section-id-variable time-series-id-variable;MODEL dependent = regressor-variables / options;label: TEST equation [,equation... ];2.1 TSCSREG语句PROC TSCSREG的选项如下：DATA= SAS-data-set指定SAS数据集。
这个数据集必须事先按照先单位，后时间的顺序排列好。
TS= number用于balanced data。
如果没有ID语句，这个TS语句是必需的。
指明每个横截面单位的时间序列个数T。
CS= number用于banlanced data.指明横截面单位个数N。
OUTEST= SAS-data-set指定一个输出数据集，保存估计的结果。
这个数据集里包含许多内容。
可以包含估计结果，系数的协方差矩阵。
这个可以由IML过程读入进行一些计算。
OUTCOVCOVOUT把估计的协方差矩阵输出到OUTEST=指定的输出数据集中。
OUTCORRCORROUT把估计的协方差矩阵输出到OUTEST=指定的输出数据集中。
2.2 ID 语句ID cross-section-id-variable time-series-id-variable;ID语句指明数据集中的单位变量，时间变量。
例如：proc sort data=a;by state date;run;proc tscsreg data=a;id state date;... etc. ...run;ID语句可用在unbalanced data中。
此时SAS的处理方法是取最小的Ti为T,丢掉其他数据。
2.3 MODEL 语句MODEL response = regressors / options;指明解释变量，被解释变量。
SAS基础学习之指令表
运行语句
叙述－－－ 建立或修改变量。 累加－－－ 累加总数。 DELETE－－从正被产生的数据集中删去观测。 LOSTCARD 当一个观测含有不正确的数据行数时，对遗失的数据行进行修正。 STOP－－－停止产生当前的数据集。 ABORT－－ 根据你正在用的执行 SAS 的方式停止当前的 DATA 步骤。 OUTPUT－－产生新的观测。 LIST－－－ 列表输入行。 DISPLAY－－显示窗口。 CALL－－－ 引入或调用程序。 MISSING－－说明在输入数据中对数值数据表示特殊缺失值的确定值。 NULL－－－ 保存称号的地方或者指示数据行结束。 WHERE－－ 在进入 DATA 步骤之前选择规则。 子集 IF－－－有条件地选择观测。
指令表—SAS 基础教程之一
-无名吧- 关注临床试验、关注统计学
网络链接：
什么是 DATA 步骤
DATA 步骤是用 DATA 语句开始的一组 SAS 语句。
文件操作语句
DATA－－ 告诉 SAS 开始 DATA 步骤并开始建立一个 SAS 数据集。 INPUT－－描述数据行或外部输人文件上的记录。 CARDS － 指示下面是数据行-数据作为作业流程的一部分。 CARDS4 放在含有分号的作业流程数据行前面。 PUT－－－描述用 SAS 输出的这些行的格式。 BY－－－ 规定这个数据集在 BY 变量定义的一些组中被处理。 SET－－－从一个或几个已存在的 SAS 数据集中放入观测。 MERGE－ 从两个以上的 SAS 数据集合并观测为一个新数据集。 UP-DATE 用于处理一个主文档。主文档和处理文件都是 SAS 数据集。 INFILE－－识别外部文件，该文件包含用 DATA 步骤放入的原始输人数据。 FILE－－－识别外部文件，其中的数据行是用 DATA 步骤输出。
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常用SAS命令1. SAS的子窗口主要有浏览器窗口（EXPLORER）、结果窗口（RESULTS）、程序编辑器窗口（program editor）、日志窗口(log)、输出窗口(output)；2.切换至日志窗口的命令是log、热键是F6；切换至输出窗口的命令是output、热键是F7；3.提交SAS程序的命令是submit；4. SAS系统是大型集成软件系统，具备完备的数据访问、管理、分析和呈现及应用开发功能；5. SAS数据集是一类由SAS系统建立、维护和管理的数据文件；6.为了实现存储和管理面向对象的开发任务，SAS建立目录册（catalog）类型的文件，在这一类文件中可以存储整个应用系统，包括它的界面，源程序和各种对象间的连接；7. SAS逻辑库是一个逻辑概念，一个逻辑库就是存放在同一文件夹或几个文件夹中的一组SAS文件；8.在SAS软件系统的信息组织中，总共只有两个层次：SAS逻辑库是高一级的层次，低一级的层次就是SAS文件本身；9.在SAS系统中，为便于访问一个SAS文件，要为该SAS文件所在的位置指定一个SAS逻辑库，即赋予一个逻辑库名，在指定逻辑库名后，就可使用两级命名的方式引用SAS文件：逻辑库名.文件名；10.在每个SAS进程一开始，系统就自动地指定了一些逻辑库供用户使用，它们是WORK、SASHELP和SASUSER；11.在每个SAS进程开始时系统缺省地创建名为work的SAS逻辑库，它是一个临时逻辑库，在引用WORK库中的SAS文件时，可省略逻辑库名；12.永久逻辑库是指它的内容在当前SAS进程结束时仍被保留的SAS 逻辑库，在SAS系统中除了库名为WORK以外的逻辑库都是永久库；13. Sashelp包含所安装SAS系统各个产品有关的SAS文件，运行安装的SAS系统所需要的SAS文件缺省地存储在这个逻辑库中；14. Sasuser包含为满足用户需要而特制的SAS文件，用户的一些设置也放在Sasuser逻辑库中；Sasuser也是存放为您个人使用而创建的文件的合适场合；15.库引擎是规定系统用什么格式向逻辑库读写文件的内部指令；16.由于Sashelp、Sasuser和Work是系统自动设定的，这些逻辑库名是不能删除的；17.一个SAS数据集是一个包含两个组成部分的文件：一个描述部分和一个数据部分。
某些SAS数据集也另外包含一个索引文件；18. SAS数据集的变量属性信息包括变量的：名称（name）、类型（type）、长度（length）、输出格式（format）、输入格式（informat）和变量标签（label）；19.SAS编程前必须明确以下三个方面：什么是输入的或供操作的数据、要对输入的数据进行什么加工、期望的输出结果是什么；20.每个SAS程序是由许多完成单个动作的程序步和一些设定环境的语句构成的；21.数据步（data step）：读入源数据文件和SAS数据集，修改、编辑或创建SAS数据集或文本文件；22.过程步（proc step）：面向SAS数据集，完成某个特定的计算、分析和呈现的功能；23.每个语句是由一个关键词开始，并以分号结束，通常就用开始的关键词命名这个语句；24. DATA语句和PROC语句分别标志数据步和过程步的开始，RUN 语句或另一个程序步的开始标志程序步的结束；25.指定逻辑库名的语句的一般形式为：libname 逻辑库名‘库的实际地址’；26在程序编辑器窗口提交语句：libname 逻辑库名list；可以在log 窗口显示该逻辑库的连接；27.多个物理位置指定同一个逻辑库名的一般形式为：libname 逻辑库名（物理位置1 物理位置2…）；28. 指定逻辑文件名语句的一般形式为：filename 逻辑文件名‘文件位置’；29. 查看SAS逻辑库的属性和内容的一般写法为：proc datasets lib=逻辑库名；run；30. 查看SAS数据集的属性的一般写法为：proc contents data=数据集名；run；31. 输出数据集的数据部分的一般写法为：proc print data=数据集名；run；32. 转换文本数据文件的数据步的一般形式为：data 数据集名；infile 文件名；input 变量输入设定；run；33. input语句的一般形式为：input 指针控制变量名输入格式…；34. 指针控制@n表示从第n列开始读入，+n表示将列控制指针增加n列后读入；35. 程序数据列PDV包含两个自动生成的（临时）变量：_N_、_ERROR_，它们可以在程序中使用，但不作为观测的一部分写入数据集；36. retain语句的一般形式为：retain 变量名<初值> 变量名<初值> …；37. 在数据步执行的每次循环中，retain语句指定的变量不再从新初始化，保留它以前存储的结果；38. 求和语句的一般形式是：变量名+表达式；在求和语句中加号前后的项有不同的作用，一个是累加的变量，另一个是相加的表达式，两者位置是不能互换的；39. 函数LAG和DIF调用的一般形式为：LAG(变量名)；DIF（变量名）；函数LAG的返回值是上一条记录中该变量的值，函数DIF的返回值是当前记录中变量值减去上一条记录中该变量的值；40. 实现将加工结果存为文本格式的数据步程序的一般形式为：Data_Null_；数据读入语句组；数据加工语句组；file 文件名<选项>；put 变量写入设定；run；41. 过程import的作用是实现将PC格式数据文件、以固定字符为字段分隔符的文本文件转换为SAS数据集；42. DROP和KEEP语句的作用是实现对生成数据集的变量进行删减；43. 在数据步的加工过程中，可使用IF语句选择要保留的观测，其一般形式为：IF 表达式；44. 临时变量FIRST.*它在BY 变量每个值的第一条记录时为1，否则为0；临时变量LAST.*它在BY变量每个值的最后一条记录时为1，否则为0；45. 过程PRINT的一般形式为：proc print data=数据集名选项；id 变量1 变量2…；var 变量1 变量2…；sum 变量1 变量2…；by 变量1 变量2…；pageby 变量1 变量2…；run；46. 过程FORMAT可以设定用户自己的输出格式，对变量的不同值或不同范围的值以设定的不同的‘标签’来显示，其一般形式为：PROC FORMAT；VALUE 格式名范围1=’标签1′范围2=’标签2′…；run；47. 汇总信息最常用的就是各个变量取值的分布（取各个值的频数和百分数）和一些常用的描述统计量；48. SAS中计算频数分布和描述统计量最常用的过程是FREQ和MEANS；49. FREQ过程的一般形式为：proc freq data=数据集；tables 变量1<*变量2> 变量3<*变量4>；weight 变量名；format 变量1 输出格式变量2 输出格式…；run；50. mean过程的一般形式为：proc mean data=数据集<统计量关键字>；var 变量1 变量2…；class 变量1 变量2…；freq 变量；weight 变量；output out=数据集统计量关键字=<变量名列>…/autoname；run；51. 使用过程TABULATE制作一个报表，必须确定：什么是分类变量、什么是分析变量、计算什么统计量、用怎样的表格展示结果；52. 过程tabulate的基本形式为：proc tabulate data=数据集<选项>；class 变量1 变量2…；var 变量1 变量2…；table <<页表达式，>行表达式，>列表达式< SPAN>选项>；run；53. keylabel语句可对过程tabulate制作表格中的统计量名称进行更改，类似于变量标签的设定；54. 制作散点图使用的过程是gplot，它的最简单的用法为：proc gplot data=数据集；plot 纵轴变量*横轴变量；run；55. 在过程gplot中，控制表示点的符号和点间连线的是symbol语句；56. 完成关于坐标轴的修饰是AXIS语句；57. 在一个过程步中制作多幅图形，可有以下几种做法：使用BY语句、在PLOT语句中提出多个纵横轴组合、在过程步中使用多个PLOT 语句；58. PLOT语名可按第三个变量的不同值分别绘制连线并置于同一幅图上，这一用法的一般形式为：PLOT 纵轴变量*横轴变量=第三变量< SPAN>选项；>；59. 过程GCHART制作汇总图的一般形式为：proc gchart data=数据集；图形名分类变量< SPAN>选项>；run；60. PLOT过程中绘制柱状图、饼图的语句是HBAR、VBAR、PIE，其选择分析变量和统计量的选项为：SUMVAR=变量名TYPE=统计量；61. 使用过程GCHART制作柱状图时，对每个柱的花纹和颜色进行设定是通过pattern语句实现的；62. UNIVARITE过程的功能比FREQ过程的功能更强，UNIVARITE 过程除了能够统计频数、各种百分比之外，还可以统计均值、标准偏差等描述性统计量以及图形显示；63. UNIVARITE过程的一般形式：proc univariate data=数据集freq plot；var 变量表；run；64．定义宏变量的一般形式%let 变量名=值；65．引用宏变量格式为&宏变量名；66．在数据步中生成宏变量调用symput()函数；67．调用宏程序采用%宏名称；68．使用%include读入宏定义；69．在程序中宏变量被引用的效果为用宏变量的值直接替代宏变量名，这一过程也称之为解读；70．相关分析过程为proc corr；71．线性回归分析过程为proc reg；72．logistic回归采用过程proc logistic；73.方差分析采用过程proc anova；74．从外部导入数据的过程为proc import；75．从SAS导出数据的过程为proc export。