sas的missing函数怎么用

SAS 的 missing 函数用来检测是否有缺失值（missing value）。它可以使用以下方法：

1. 单独使用：missing(variable)，如果 variable 中有缺失值，则返回 1，否则返回 0。

例如：

data example;
input x;
datalines;
1
.
2
3
;
run;

data example2;
set example;
if missing(x) then x=0;
run;

2. 在 IF 语句中使用：if missing(variable) then …，可以判断一个变量是否有缺失值，如果有，则执行后面的语句。

例如：

data example;
input x;
datalines;
1
.
2
3
;
run;

data example2;
set example;
if missing(x) then x=0;
run;

3. 在计算中使用：sum(missing(variable1), missing(variable2), …)，可以统计一组变量中有多少个缺失值。

例如：

data example;
input x y;
datalines;
1 2
. 3
4 .
5 6
;
run;

data example2;
set example;
num_missing = sum(missing(x), missing(y));
run;

相关问题

用sas创建临时数据集 1.使用间隔函数输入时间，起始时间为2024年10月。2.填补价格的缺失值。 3.生成价格的对数logprice1,logprice2。 4.绘制price1,price2,

在SAS中创建临时数据集并处理日期、缺失值以及计算对数值，可以按照以下步骤操作：

1. **输入时间**:
使用`input`函数和间隔函数`ddmonyy8.`可以很容易地输入时间，比如从2024年10月开始：

   data temp_data;
     input date mmddyy8.;
     format date datetime.;
   run;

这里假设`date`是一个新的变量名。

2. **填补缺失值**:
如果`price`有缺失值，你可以使用`if missing(price)`条件来填充。常用的填充方法包括平均值、中位数或特定值（如0）：

   if missing(price) then price = .mean; /* 假设.mean代表平均值 */

3. **计算对数值**:
使用`log`函数计算对数，这里有两个版本：

   logprice1 = log(price);
   logprice2 = ln(price); /* ln()是自然对数 */

需要注意的是，在SAS中，`log`通常用于常用对数，`ln`表示自然对数。

4. **绘制图表**:
要画出`price1`, `price2`的数据，可以先创建一个图形窗口，然后使用`plot`或`line`命令：

  ods graphics / reset; /* 清除之前设置 */
   proc sgplot data=temp_data;
     series x=date y=price1;
     series x=date y=price2;
   run;

这将分别显示`price1`和`price2`随时间的变化情况。

在SAS中如何使用RETAIN语句计算每个学生每学期的成绩总和，并在此过程中创建衍生变量和设置筛选条件？

为了深入理解SAS编程中的数据集整理和衍生变量创建，推荐您参考《SAS数据分析：数据预处理与基本操作》。本资料将提供针对您问题的详细解答，并帮助您掌握数据清洗和统计分析中的关键技巧。

参考资源链接：[SAS数据分析：数据预处理与基本操作](https://wenku.csdn.net/doc/5ioezx34jx?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，使用RETAIN语句来保持变量值在迭代过程中是SAS数据处理中一个常见的需求，尤其在计算累加和时非常有用。例如，如果您想计算每个学生每学期的成绩总和，可以在数据步中使用RETAIN语句来初始化和更新成绩总和变量。

具体的SAS代码示例如下：

data student_scores;
    set student_scores; /* 假设这是包含学生每个学期成绩的原始数据集 */
    retain total_score; /* 初始化总和变量 */
    if first.student then total_score = 0; /* 每个学生开始时重置总和 */
    total_score + = score; /* 累加每个学生的成绩 */
    if last.student then do; /* 对于每个学生的最后一个观察 */
        output; /* 输出当前学生的成绩总和 */
        total_score = .; /* 重置总和变量以备下一个学生使用 */
    end;
run;

在这段代码中，`first.student`和`last.student`是用来识别数据集中每个学生的第一个和最后一个观察的自动变量。每当遇到新学生的第一个观察时，`total_score`变量被重置为0，然后每次遇到该学生的新成绩时，就将这个成绩加到`total_score`上。当该学生的最后一个观察到来时，输出包含总成绩的数据行，并将`total_score`重置为缺失值（`.`），准备计算下一个学生的成绩总和。

同时，在数据集整理的过程中，您可以根据需求创建衍生变量，例如计算平均分、标准化成绩等，并使用条件语句对数据进行筛选，只保留符合特定条件的观察。例如：

if score > 90 then high_score = 1; else high_score = 0; /* 创建衍生变量，标记高分 */
if not missing(score) then output; /* 仅输出包含成绩的观察 */

在上述代码中，`high_score`是一个衍生变量，用来标记分数是否超过90分。同时，使用`missing`函数确保只输出那些包含有效成绩数据的观察。

通过这种方式，您可以有效地在SAS中整理数据集，创建衍生变量，并设置筛选条件，从而为后续的统计分析打下坚实的基础。如果想要全面掌握SAS数据处理的更多技巧，建议深入学习《SAS数据分析：数据预处理与基本操作》中的相关内容。

参考资源链接：[SAS数据分析：数据预处理与基本操作](https://wenku.csdn.net/doc/5ioezx34jx?spm=1055.2569.3001.10343)