SAS学习系列10. 合并数据集
SAS编程_SET使用小结_070522
SAS编程中SET命令的常用用法By 木杉2007/5/22 一、读入数据集：从现有的数据集读入数据(obs) ，下例中set将work.a的所有记录写入work.new ；其作用相当于复制数据集a：data new ;set a ;run;二、合并数据集：1、一个set的应用，纵向合并数据集：a) 2个数据集的字段完全相同的情况下：数据集a:数据集b:data new1 ;set a b ;by custid;run;运行结果：数据集new1b) 2个数据集的字段不完全相同的情况下：数据集a:数据集b:data new2 ;set a b ;by custid;run;运行结果：数据集new2c) 2个数据集的字段完全不同的情况下：数据集a:数据集b:data new3 ;set a b ;run;运行结果：数据集new32、两个set的应用：用2个set进行数据集的拼接时，新生产数据集（new）的记录条数为2个数据集的最小值；a) 当2个数据集的字段都不相同情况下：新生产的数据集包含2个set数据集的所有变量，第2个set数据集（b）的变量排在第1个数据集（a）的右边，如下例：数据集a:数据集b:data new;set a;set b;run;运行结果：数据集newb) 当2个数据集有相同字段（custid）情况下：第2个数据集（b）custid的值覆盖第1个数据集（a）custid的值，新生产数据集new2一共包含2条记录，如下例：数据集a:数据集b:data new2;set a;set b;run;运行结果：数据集new2三、Set命令的常用options ：程序举例使用数据集：Data work.bbb;Input custid brand fee;Cards;1000123 1 3001000124 2 2001000134 3 5001000139 2 1001000213 3 200;Run;运行结果：Data c;Input custid brand fee ;Cards;1000126 1 9001000125 2 8001000127 1 2001000128 2 300;Run;运行结果：1、Keep的使用：仅把keep选定的变量写入新生成的数据集。
SAS数据集的生成和合并-5
应用》在线开放课程《实用医学统计学与SAS遨游自由王国—SAS数据集创建与合并主要内容●SAS临时性数据集、永久性数据集●SAS数据集创建●SAS数据集合并SAS临时性数据集、永久性数据集●临时性数据集（Temporary dataset）：文件放在资源管理器的work子目录下，SAS系统关闭，自动删除。
其作用是避免计算机资源消耗。
●永久性数据集（Permanent dataset）：文件放在经过Libname定义的永久性数据集目录下永久保留，SAS系统即使关闭，仍然保留。
Libname库名‘数据集存放的路径’;data 库名.数据集名;例：libname abc‘d:\data\’;data abc.a;数据集和变量名的命名规则SAS数据集只能以英文字母开头，而不能以数字和中文字开头，也不允许出现空格和特殊字符（如：@、#、$和_），整个数据集名不能超过32个字符。
SAS 的变量名命名规则同上。
4SAS临时性数据集、永久性数据集程序演示SAS数据集创建●用Input和Cards语句创建数据集●将Excel文件中的数据转换成SAS数据集●SAS数据集子集化●SAS数据集纵向（Set语句）和横向（Merge语句）合并用Input和Cards语句创建数据集data a;input x@@;cards;1 2 3 4;run;@@：横行录入符号；如果是“input x;”,程序只将数据行的第1列读给x变量，但是“input x@@;”可以将数据行中的所有数据由第1行开始，由左向右、由上而下一次读入。
SAS程序演示将Excel文件中的数据转换成SAS数据集下拉菜单：文件数据导入SAS程序演示●根据需要，将原SAS数据集的记录或变量减少的过程 记录子集化（IF语句、OBS、FIRSTOBS选项）变量子集化（DROP和KEEP语句）SAS程序演示Set语句具有将两个以上的SAS数据集纵向合并work..a work.bset 纵向合并SAS程序演示●Merge 语句具有将两个以上的SAS 数据集横向合并●特别之处：两数据集子集需要唯一的联系变量（如ID 号）；合并之前需要按联系变量排序。
数据合并方法
数据合并方法1. 引言在数据处理和分析的过程中，常常需要合并不同来源、不同格式的数据。
数据合并是将多个数据集合并为一个数据集的过程，它能够提供更全面、更准确的信息，为后续的分析和决策提供支持。
本文将介绍数据合并的方法和技巧，帮助读者更好地进行数据合并操作。
2. 数据合并的常用方法数据合并的常用方法包括连接（Join）、追加（Append）、堆叠（Stack）等。
下面将逐一介绍这些方法。
2.1 连接（Join）连接是将两个或多个数据集按照某个共同的列进行合并的方法。
连接操作可以分为内连接、左连接、右连接和外连接等。
•内连接（Inner Join）：只保留两个数据集中共同存在的行。
即只保留两个数据集中共同满足连接条件的行。
•左连接（Left Join）：保留左侧数据集中的所有行，同时将右侧数据集中与左侧数据集满足连接条件的行合并。
•右连接（Right Join）：保留右侧数据集中的所有行，同时将左侧数据集中与右侧数据集满足连接条件的行合并。
•外连接（Full Outer Join）：保留两个数据集中的所有行，如果某一行在另一个数据集中没有对应的匹配行，则用空值填充。
连接操作可以使用多个列作为连接条件，也可以使用索引进行连接。
在进行连接操作之前，应先对数据进行排序或者去重，以确保连接的准确性。
2.2 追加（Append）追加是将两个数据集按照行的方向进行合并的方法。
追加操作可以将一个数据集的行添加到另一个数据集的末尾，从而扩展数据集的行数。
追加操作适用于两个数据集具有相同的列，但行数不同的情况。
追加操作可以使用concat()函数实现，在追加之前需要保证两个数据集的列名和列顺序相同。
2.3 堆叠（Stack）堆叠是将两个数据集按照列的方向进行合并的方法。
堆叠操作可以将一个数据集的列添加到另一个数据集的后面，从而扩展数据集的列数。
堆叠操作适用于两个数据集具有相同的行索引，但列数不同的情况。
堆叠操作可以使用merge()函数实现，在堆叠之前需要保证两个数据集的行索引相同。
sas 双set 语句
sas 双set 语句SAS双set语句是SAS语言中用于合并和匹配数据集的强大工具。
它可以根据指定的变量将两个或多个数据集连接起来，并根据指定的条件将它们合并成一个新的数据集。
下面将详细介绍SAS双set 语句的用法和一些常见应用场景。
1. 基本用法：使用SAS双set语句合并两个数据集的基本语法如下：```sasdata new_dataset;set dataset1 dataset2;by common_variable;run;```以上代码中，new_dataset是合并后的新数据集的名称，dataset1和dataset2是要合并的两个数据集的名称，common_variable是两个数据集中共有的变量名称，用于指定合并的基准。
2. 内连接（inner join）：内连接是SAS双set语句的默认连接方式，它只会保留两个数据集中共有的观测值。
通过设置SAS双set语句的选项，可以实现内连接。
例如：```sasdata new_dataset;set dataset1 dataset2;by common_variable;if not missing(variable1) and not missing(variable2);run;```以上代码中，通过添加if语句，可以实现对合并后的数据集进行筛选，只保留两个数据集中对应观测值都不为空的情况。
3. 左连接（left join）：左连接是指保留左边数据集中所有的观测值，并将右边数据集中符合连接条件的观测值合并到左边数据集中。
通过设置SAS双set 语句的选项，可以实现左连接。
例如：```sasdata new_dataset;set dataset1 dataset2;by common_variable;if not missing(variable1);run;```以上代码中，通过添加if语句，可以实现只保留左边数据集中对应观测值不为空的情况。
--SAS系统和数据分析拼接和合并数据集
第十二课 拼接和合并数据集数据集的连接是把两个或两个以上的数据集的观测连接成一个新的数据集。
连接的方式有两种：拼接和合并。
在SAS 数据步中用SET 语句可以拼接数据集，而用MERGE 语句可以合并数据集。
例如，我们有两个数据集A 和B ，要拼接和合并成新的数据集C ，两种不同方法的程序和结果见示意图12.1 所示。
一、 数据集的拼接数据集的拼接可分成三种主要的拼接情况：1. 相同变量的数据集拼接这是最简单的情况，在这种情况下，新生成的数据集就含有这些相同的变量，观测的数目是所有这些数据集的观测总和。
例如，数据集A 和B 都含有两个相同的变量COMMOM 和X ，且都有三条观测，如图12.2 所示。
A BSAS 数据集的连接D A T A C ; S ET A B ;R U N ;D A T A C ;M ER G E A B ;R U N ;A BA B图12.1 数据集的两种连接方式：拼接和合并DATA A DATA B OBS COMMON X OBS COMMON X 198011198014 298022298025 398033398036图12.2 含有相同的变量COMMOM和X的两个数据集用下面程序生成新数据集C有两个相同的变量COMMOM和X，6条观测。
Data A;Input common x ;Cards ;9801 19802 298033Data B ;Input common x ;Cards ;980149802598036Data C ;Set A B ;Proc print data=C;Run;拼接生成的新数据集C的结果如图12.3所示。
图12.3 相同变量的数据集拼接结果2.不相同变量的数据集拼接如果两个数据集A和B含有的变量不完全相同，如上例中数据集B含有的不是COMMON 和X变量而是COMMON和Y变量，如图12.4所示。
用SET语句拼接A和B数据集后，新生成的数据集C就含有三个变量COMMON、X和Y，观测的数目仍然是所有这些数据集的观测总和，但原数据集中没有的变量在拼接后新数据集中为缺失值。
数据合并操作方法
数据合并操作方法数据合并操作是指将两个或多个数据集合并成一个数据集的过程。
在数据分析和数据处理中，数据合并是非常常见和必要的操作，可以帮助我们快速整理和汇总数据，进而进行后续的分析和处理。
数据合并的方法有多种，下面将介绍几种常用的方法。
1. 列合并列合并是最简单的合并方法之一，也是最常见的合并方式之一。
列合并主要针对两个数据集具有相同的行索引，但列索引略有不同的情况。
例如，有两个数据集A和B，其中A包含3个列（col1、col2、col3），B包含2个列（col1、col4）。
我们可以使用列合并的方法将两个数据集合并成一个新的数据集。
具体操作步骤如下：- 确保两个数据集具有相同的行索引。
- 将两个数据集按照列索引对齐，对于不存在的列索引，对应的列填充缺失值。
- 将两个数据集按照相同的行索引进行合并。
2. 行合并行合并是将两个或多个数据集按照行的维度进行合并的方法。
行合并适用于两个数据集有相同的列索引，但行索引略有不同的情况。
例如，有两个数据集A和B，其中A包含3行（row1、row2、row3），B包含2行（row1、row4）。
我们可以使用行合并的方法将两个数据集合并成一个新的数据集。
具体操作步骤如下：- 确保两个数据集具有相同的列索引。
- 将两个数据集按照行索引对齐，对于不存在的行索引，对应的行填充缺失值。
- 将两个数据集按照相同的列索引进行合并。
3. 内连接内连接是将两个数据集按照某个或多个列索引进行连接的方法，只保留两个数据集中共有的行。
内连接适用于需要根据某个或多个列进行数据关联的情况。
具体操作步骤如下：- 确保两个数据集具有相同的列索引。
- 指定连接键，将两个数据集按照连接键进行连接。
- 如果连接键存在于两个数据集中，则保留两个数据集中连接键相同的行。
- 如果连接键只存在于一个数据集中，则删除该数据集中不匹配的行。
4. 左连接中的所有行，并根据连接键匹配右边数据集中的行。
左连接适用于需要扩充左边数据集的情况。
sas 教程
sas 教程
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，用于数据分析和应用的程序和工具的集合。
它具有强大的数据处理和分析功能，常被应用于各种数据处理和统计分析的领域。
SAS的语法结构相对严谨，下面介绍一些常用的SAS基础语法和操作：
1. 数据集的创建和导入
使用DATA语句创建SAS数据集，并使用SET、MERGE、UPDATE等语句导入和合并数据集。
2. 数据集的浏览和修改
使用PROC PRINT、PROC CONTENTS等语句来查看数据集的内容和属性，并使用DATA语句和相关函数对数据集进行修改。
3. 数据处理和转换
使用DATA和相关函数来进行数据处理和转换，如变量的重编码、缺失值处理、变量的计算和排序等。
4. 统计分析
使用PROC或DATA步骤中的相关统计函数进行数据分析，如频数分析、描述统计、方差分析、回归分析等。
5. 数据报告
使用PROC REPORT、PROC TABULATE等语句对数据进行
报告和汇总，生成PDF、Excel等报告格式。
6. 图表和可视化
使用PROC SGPLOT、PROC GCHART等语句进行图表和可视化的绘制，如直方图、散点图、饼图等。
7. 宏变量和宏语言
使用%LET语句定义宏变量，使用%MACRO和%MEND定义和调用宏语言，实现在SAS程序中的自动化和批量处理。
以上是SAS的一些基础语法和操作，通过学习和实践，可以进一步掌握SAS在数据分析和统计建模方面的应用。
SAS拥有庞大的社区和资源，可以通过官方文档、在线论坛和培训课程等途径获取更多的学习资料和支持。
sas中set的用法
sas中set的用法在SAS（Statistical Analysis System）中，`SET` 语句用于将一个数据集的内容复制到另一个数据集中。
这可以用于合并数据、创建新的数据集或者按照某种顺序组合数据。
以下是`SET` 语句的一般用法：```sasDATA 新数据集名;SET 原数据集名;/* 其他数据步操作*/RUN;```这里是一些关键点和示例：1. 基本用法：`SET` 语句简单地将原始数据集的内容复制到新的数据集中。
```sasDATA 新数据集名;SET 原数据集名;RUN;```2. 合并数据集：你可以使用`SET` 语句来合并两个或多个数据集。
```sasDATA 合并数据集名;SET 第一个数据集名第二个数据集名;RUN;```这将按照数据集出现的顺序合并它们。
3. 指定观测范围：你可以使用`FIRSTOBS` 和`OBS` 选项来指定要从原始数据集中复制的观测的范围。
```sasDATA 新数据集名;SET 原数据集名(FIRSTOBS=起始观测编号OBS=结束观测编号);RUN;```4. 重命名变量：你可以在`SET` 语句中使用`RENAME` 选项来为变量指定新的名称。
```sasDATA 新数据集名;SET 原数据集名(RENAME=(原变量名=新变量名));RUN;```这只是`SET` 语句的基本用法。
在实际应用中，你可能需要更复杂的操作，例如使用`BY` 语句进行分组合并，使用`IF` 语句进行条件筛选等。
SAS 的文档提供了详细的信息和示例，可以帮助你更好地理解和使用`SET` 语句。
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10.合并数据集一、用SET 语句拼接合并数据集用SET语句可以把两个数据集拼接合并在一起，适用于两个数据集具有相同的变量。
基本形式为：data 新数据集名;set 旧数据集1 旧数据集2;注：（1）按原来顺序合并成新数据集（数据集1在上，2在下）；（2）若一个数据集包含了另一个数据集没有的变量，那么合并后，该变量下将会出现缺省值。
例1路径“C:\MyRawData\”下有关于娱乐公园南北门游客的数据South.dat 和North.dat，都包括变量Entrance、PassNumber、PartySize、Age，后者多了一列Lot（停车）：先分别读入数据存为数据集再合并成一个新数据集，并创建了新变量，AmountPaid.代码：data southentrance;infile'c:\MyRawData\South.dat';input Entrance $ PassNumber PartySize Age;proc print data = southentrance;title'South Entrance Data';run;data northentrance;infile'c:\MyRawData\North.dat';input Entrance $ PassNumber PartySize Age Lot;proc print data = northentrance;title'North Entrance Data';run;data bothentrance;set southentrance northentrance;if Age =.then AmountPaid =.;else if Age < 3then AmountPaid = 0;else if Age < 65then AmountPaid = 35;else AmountPaid = 27;run;proc print data = bothentrance;title'Both Entrances';run;运行结果：注意：南门数据中缺少Lot数据，堆叠合并后的观测值为缺省值。
二、用SET+BY语句排序拼接合并数据集前面是保持数据集原有顺序直接拼接合并，根据需要新数据集可以作排序处理。
但这样效率较低，更好的方法是先排好序再合并。
基本形式：data 新数据集名;set 旧数据集1 旧数据集2;by 变量1 变量2…;注：旧数据集必须是事先排好序的。
例2 同样是例1 的数据，对PassNumber 做排序拼接合并，注意南门数据已经按PassNumber 排序。
代码：infile'c:\MyRawData\South.dat';input Entrance $ PassNumber PartySize Age;proc print data = southentrance;title'South Entrance Data';run;data northentrance;infile'c:\MyRawData\North.dat';input Entrance $ PassNumber PartySize Age Lot;proc sort data = northentrance;by PassNumber;proc print data = northentrance;title'North Entrance Data';run;data sortbothentrance;set northentrance southentrance;by PassNumber;run;proc print data = sortbothentrance;title'Both Entrances, By Pass Number';run;运行结果：三、一对一匹配合并数据集经常会遇到合并两个数据集，它们有共同的变量（其不同取值都是各出现一次），用MERGE语句可以将两个数据集按共同变量进行一对一匹配合并。
注意：要求两数据集事先已按共同变量排序。
基本形式：DATA new-data-set;MERGE data-set-1 data-set-2 …;BY variable-list;注：（1）BY 语句指定共同变量；（2）若两个数据集有重叠的变量（除了BY指定的共同变量），第2 个数据集中的变量将覆盖第 1 个数据集中的相同变量。
例3路径“C:\MyRawData\”下有关于某巧克力店的数据，chocsales.dat 记录了所卖的巧克力代码、数量；chocolate.dat记录了巧克力代码、所代表的类型、描述：读入数据，按共同变量“巧克力代码”匹配合并数据集。
代码：data descriptions;infile'c:\MyRawData\chocolate.dat'TRUNCOVER;input CodeNum $ 1-4 Name $ 6-14 Description $ 15-60;run;data sales;infile'c:\MyRawData\chocsales.dat';input CodeNum $ 1-4 PiecesSold 6-7;proc sort data = sales;by CodeNum;run;data chocolates;merge sales descriptions;by CodeNum;run;proc print data = chocolates;title"Today's Chocolate Sales";run;运行结果：注意：数据1 中没有代码为“M315”的销售记录，合并后的观测值显示缺省值。
四、一对多匹配合并数据集也是两个包含共同变量的数据集要匹配合并，不同在于：该共同变量的同一取值在一个数据集中出现 1 次，在另一数据集中出现多次。
此时就是“一对多匹配合并”。
语法同“一对一匹配合并”完全相同。
例4 路径“C:\MyRawData\”下有关于鞋子打折的数据：Shoe.dat是关于鞋子的风格、类型、价格；Disc.dat 是关于每个类型鞋子的折扣（训练鞋、跑步鞋、走路鞋的折扣各不同）：读入数据，按鞋子的类型合并数据集。
代码：data regular;infile'c:\MyRawData\Shoe.dat';input Style $ 1-15 ExerciseType $ RegularPrice;run;proc sort data = regular;by ExerciseType;run;data discount;infile'c:\MyRawData\Disc.dat';input ExerciseType $ Adjustment;run;/* Perform many-to-one match merge; */data prices;merge regular discount;by ExerciseType;NewPrice = ROUND(RegularPrice - (RegularPrice * Adjustment),.01);run;proc print data = prices;title'Price List for May';run;运行结果：五、在数据步中用IN = 选项跟踪选择观测值在DATA 步中，IN选项可以被用在SET, MERGE, 或者UPDATE 语句（更多是在MERGE 语句），接在要“追踪选择的数据集”后面。
结合下面的示例，其作用是给原数据集（customer）的每条观测都定义一个临时标签变量（只存在数据步期间不带入数据集，取值0 或1）用来指示“BY变量（CustomerNumber）”是否存在于“跟踪选择数据集（orders）”中，若存在，该条观测的临时标签变量Recent 取值为1，否则取值为0. 然后，将满足条件“Recent = 0”的观测，即CustomerNumber 号未包含在（orders）中的观测被选出来创建新数据集（noorders）。
示例：DATA noorders;MERGE customer orders (IN = Recent);BY CustomerNumber;IF Recent = 0;例5 运动品厂商有两份数据，一是包括所有客户的数据（C:\MyRawData\CustAddress.dat），变量包括客户编号、姓名、地址；一是包括了第三季度订单的数据（C:\MyRawData\OrdersQ3.dat），变量包括客户编号、总价格：现在想要了解哪些客户在第三季度没有任何订单，即可以用in=option 选项。
代码：data customer;infile'c:\MyRawData\CustAddress.dat'TRUNCOVER;input CustomerNumber Name $ 5-21 Address $ 23-42;data orders;infile'c:\MyRawData\OrdersQ3.dat';input CustomerNumber Total;proc sort data = orders;by CustomerNumber;run;/* Combine the data sets using the IN= option; */data noorders;merge customer orders (IN = Recent);by CustomerNumber;if Recent = 0;run;proc print data = noorders;title'Customers with No Orders in the Third Quarter';run;运行结果：。