京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SAS在DATA步中调用PROC步
给大家介绍一种方法,可以在DATA步中调用PROC过程,这样就可以在DATA步中对PROC产生的结果进行操作。
具体如何实现?
首先肯定不是直接在DATA步中写PROC,有些人可能会说用CALL EXECUTE,其实不然。CALL EXECUTE是在DATA步运行之后才调用。
在这里给大家介绍RUN_MACRO这个函数,通过该函数就可实现在DATA步中调用PROC,或者是另一个DATA步。
顾名思义,该函数就是用来调用macro的,但它有它的独特之处:不能在DATA步中使用该函数,只能在FCMP过程中使用(自定义函数中使用)。
因此要实现在DATA步中调用PROC,需要三个步骤:
1.定义一个MACRO,其内容就是一个PROC过程;
2.通过FMCP创建自定义函数,调用上面定义的MACRO;
3.在DATA步中调用自定义函数,即间接调用PROC过程;
下面用一个例子来说明:
创建宏(该宏是利用PROC SQL创建一个数据集,包含一个变量的非重复值)
%macro distinct_values;
%let input_table = %sysfunc(dequote(&input_table));
%let column = %sysfunc(dequote(&column));
%let output_table = %sysfunc(dequote(&output_table));
proc sql;
create table &output_table as
select distinct &column
from &input_table;
%mend;
创建自定义函数(在自定义函数中调用上面定义的宏)
proc fcmp outlib=work.funcs.sql;
function get_distinct_values(input_table $, column $, output_table $);
rc = run_macro('distinct_values', input_table, column, output_table);
return (rc);
endsub;
run;
在DATA步中调用
options cmplib = work.funcs;
data _null_;
rc = get_distinct_values('sashelp.shoes', 'region', 'work.regions');
id=open('work.regions');
if id then nobs=attrn(id,'NOBS');
put nobs;
run;
通过这种方式就可在DATA中调用PROC,从而使用PROC生成的结果。在上面的例子中,最后的DATA步调用PROC生成了数据集WORK.REGIONS,
然后通过OPEN函数打开该数据集,获取到该数据集的观测数。当然你可以干其他的事情。
重点在于:RUN_MACRO调用宏后,会一直等待宏执行完毕后才返回。因此紧接着get_distinct_values自定义函数后就可以使用宏产生的数据。
如果使用CALL EXECUTE调用宏,是在DATA步执行完之后,才调用宏,实际上就是在DATA步之后增加了宏的调用。
注:虽然在第三步调用get_distinct_values之后就可以使用该数据,但不能使用SET WORK.REGIONS; 为什么呢?这是因为SET语句的运行机制决定的。
在程序编译阶段,如果有SET语句,就会将SET的数据集打开,但此时程序还未执行,数据集根本没有生成,因此就会报错,提示数据集不存在。
所以要使用OPEN函数,来对该数据集进行操作。
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】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 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 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 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 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 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。 ...
2026-05-28