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![SAS学习系列合并数据集_第3页](http://file4.renrendoc.com/view/d9c096c80f7cce0583832553e326b0ba/d9c096c80f7cce0583832553e326b0ba3.gif)
![SAS学习系列合并数据集_第4页](http://file4.renrendoc.com/view/d9c096c80f7cce0583832553e326b0ba/d9c096c80f7cce0583832553e326b0ba4.gif)
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文档简介
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:datasouthentrance;infile'c:\MyRawData\South.dat,;inputEntrance$PassNumberPartySizeAge;procprintdata=southentrance;title'SouthEntranceData,;run;datanorthentrance;infile'c:\MyRawData\North.dat,;inputEntrance$PassNumberPartySizeAgeLot;procprintdata=northentrance;title'NorthEntranceData,;run;databothentrance;setsouthentrancenorthentrance;ifAge=.thenAmountPaid=.;elseifAge<3thenAmountPaid=0;elseifAge<65thenAmountPaid=35;elseAmountPaid=27;run;procprintdata=bothentrance;title'BothEntrances,;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:datasouthentrance;infile'c:\MyRawData\South.dat,;inputEntrance$PassNumberPartySizeAge;procprintdata=southentrance;title'SouthEntranceData,;run;datanorthentrance;infile'c:\MyRawData\North.dat';inputEntrance$PassNumberPartySizeAgeLot;procsortdata=northentrance;byPassNumber;procprintdata=northentrance;title'NorthEntranceData,;run;datasortbothentrance;setnorthentrancesouthentrance;byPassNumber;run;procprintdata=sortbothentrance;title'BothEntrances,ByPassNumber';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:DATAnew-data-set;MERGEdata-set-1data-set-2…;BYvariable-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:datadescriptions;infile'c:\MyRawData\chocolate.dat'TRUNCOVER;inputCodeNum$1-4Name$6-14Description$15-60;run;datasales;infile'c:\MyRawData\chocsales.dat,;inputCodeNum$1-4PiecesSold6-7;procsortdata=sales;byCodeNum;run;datachocolates;mergesalesdescriptions;byCodeNum;run;procprintdata=chocolates;title"Today'sChocolateSales";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:dataregular;infile'c:\MyRawData\Shoe.dat’;inputStyle$1-15ExerciseType$RegularPrice;run;procsortdata=regular;byExerciseType;run;datadiscount;infile'c:\MyRawData\Disc.dat,;inputExerciseType$Adjustment;run;/*Performmany-to-onematchmerge;*/dataprices;mergeregulardiscount;byExerciseType;NewPrice=ROUND(RegularPrice-(RegularPrice*Adjustment),.01);run;procprintdata=prices;title'PriceListforMay,;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:DATAnoorders;MERGEcustomerorders(IN=Recent);BYCustomerNumber;IFRecent=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:datacustomer;infile'c:\MyRawData\CustAddress.dat'TRUNCOVER;inputCustomerNumberName$5-21Address$23-42;dataorders;infile'c:\MyRawData\OrdersQ3.dat,;inputCustomerNumberTotal;procsortdata=orders;byCustomerNumber;run;/*Combinethedataset
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