sas select
时间: 2023-08-23 13:15:09 浏览: 53
在SAS中,SELECT语句用于从单个表中检索数据。基本格式如下:
SELECT <DISTINCT> FROM <list> <WHERE sql-expression> <GROUP BY group-by-item> <HAVING sql-expression> <ORDER BY order-by-item>。[1]
其中,只有SELECT和FROM子句是必要的,其他子句为可选择项。可以选择所有列或者特定列进行查询。使用DISTINCT关键字可以剔除查询结果中的重复观测。[2]
另外,在SAS中还有一种格式二的SELECT语句,它没有选择表达式,而是在每一个WHEN语句中指定一个条件,执行第一个满足条件的WHEN后的语句。如果所有条件都不满足,则执行OTHERWISE后的语句。这种格式可以用于根据条件进行数据处理。[3]
请提供更具体的问题,以便我能够给出更详细的回答。
相关问题
Sas select into 的所有用法,请举例详细说明
SAS语言中的SELECT INTO语句可以用于从一个数据集中选择特定的变量或观测,并将结果存储到一个新的数据集中。SELECT INTO语句可以用于以下几种情况:
1. 从一个数据集中选择特定的变量到一个新的数据集中
例如,假设有一个数据集old_data,其中包含变量A、B、C和D,我们想要将变量A和B选择出来并存储到一个新的数据集new_data中,可以使用以下语句:
```
data new_data;
set old_data (keep=A B);
run;
```
这将从old_data数据集中选择变量A和B,并将结果存储到新的数据集new_data中。
2. 将一个数据集中的特定观测选择到一个新的数据集中
例如,假设有一个数据集old_data,其中包含变量A、B、C和D,我们想要选择其中A变量等于1的观测,并将结果存储到一个新的数据集new_data中,可以使用以下语句:
```
data new_data;
set old_data (where=(A=1));
run;
```
这将从old_data数据集中选择A变量等于1的观测,并将结果存储到新的数据集new_data中。
3. 将多个数据集中的变量合并到一个新的数据集中
例如,假设有两个数据集old_data1和old_data2,其中old_data1包含变量A、B和C,而old_data2包含变量D和E,我们想要将变量A、B、C、D和E选择出来,并将结果存储到一个新的数据集new_data中,可以使用以下语句:
```
data new_data;
set old_data1 (keep=A B C) old_data2 (keep=D E);
run;
```
这将从old_data1和old_data2数据集中选择特定的变量,并将结果合并存储到新的数据集new_data中。
4. 将多个数据集中的观测合并到一个新的数据集中
例如,假设有两个数据集old_data1和old_data2,其中old_data1包含变量A和B,而old_data2包含变量A和C,我们想要将变量A相同的观测合并到一个新的数据集new_data中,并将变量B和C合并到一起,可以使用以下语句:
```
data new_data;
merge old_data1 (in=a) old_data2 (in=b);
by A;
if a and b;
new_B = B;
new_C = C;
run;
```
这将从old_data1和old_data2数据集中选择变量A相同的观测,并将变量B和C合并到一起存储到新的数据集new_data中。
以上是SELECT INTO语句的四种常见用法及其示例。
sas中select的用法
在 SAS 中,SELECT 语句通常用于选择需要从数据集中提取的变量。语法如下:
```
SELECT variable1, variable2, variable3, ...;
```
其中,variable1, variable2, variable3 等为需要选择的变量名。使用 SELECT 语句时,只有被选择的变量才会被提取到输出数据集中,未被选择的变量将被忽略。
SELECT 语句通常与其他 SAS 语句一起使用,如 DATA、SET、BY、WHERE、IF 等。例如:
```
data newdata;
set olddata;
select gender;
when ('M') do;
/* 处理男性数据 */
end;
when ('F') do;
/* 处理女性数据 */
end;
otherwise do;
/* 处理其他数据 */
end;
end;
run;
```
该代码片段从 olddata 数据集中选择 gender 变量,并根据不同的取值进行处理,最终输出到 newdata 数据集中。