编写sas代码，数据是逻辑库LB中的T1，table分别是drug表示有无用药，usubjid表示编号，lborres表示参数，visit表示给药后的第几周，lbtbt表示空腹或者用餐后两小时。实现治疗4、8、12周后空腹血糖、餐后2小时血糖相对基线的变化，并对药物进行有效性分析。

好的，根据您的要求，以下是SAS代码实现治疗4、8、12周后空腹血糖、餐后2小时血糖相对基线的变化，并对药物进行有效性分析：

/* 创建逻辑库 */
libname LB 'path/to/LB';

/* 数据清洗 */
data T1_clean;
    set LB.T1;
    /* 如果lbtbt为空，则默认为“空腹” */
    if missing(lbtbt) then lbtbt = '空腹';
    /* 将visit转为数字类型 */
    visit_num = input(substr(visit, 2), 2.);
run;

/* 空腹血糖变化 */
proc sql;
    create table fasting_glucose_change as
    select usubjid, drug, visit_num,
           lborres - min(lborres) as fasting_glucose_change
    from T1_clean
    where lbtbt = '空腹'
    group by usubjid, drug, visit_num;
quit;

/* 餐后2小时血糖变化 */
proc sql;
    create table postprandial_glucose_change as
    select usubjid, drug, visit_num,
           lborres - min(lborres) as postprandial_glucose_change
    from T1_clean
    where lbtbt = '用餐后2小时'
    group by usubjid, drug, visit_num;
quit;

/* 药物有效性分析 */
/* 计算每个时间点的平均变化 */
proc sql;
    create table mean_change as
    select drug, visit_num,
           mean(fasting_glucose_change) as mean_fasting_glucose_change,
           mean(postprandial_glucose_change) as mean_postprandial_glucose_change
    from fasting_glucose_change as fgc
    join postprandial_glucose_change as pgc
    on fgc.usubjid = pgc.usubjid and fgc.visit_num = pgc.visit_num
    group by drug, visit_num;
quit;

/* 计算相对基线的变化 */
proc sql;
    create table relative_change as
    select drug, visit_num,
           mean_fasting_glucose_change / min(mean_fasting_glucose_change) as relative_fasting_glucose_change,
           mean_postprandial_glucose_change / min(mean_postprandial_glucose_change) as relative_postprandial_glucose_change
    from mean_change;
quit;

/* 输出结果 */
proc print data=relative_change;
    var drug visit_num relative_fasting_glucose_change relative_postprandial_glucose_change;
run;

这段代码会输出药物在不同时间点的空腹血糖和餐后2小时血糖相对于基线的变化，并对药物进行有效性分析。请注意，代码中的路径和表名需要根据实际情况进行修改。