sas基本统计笔记.docx

/course/sas03.htmRange极差 mean(1,2,3)平均 std 标准差/*自动导入*/Libname cwb “”;proc import datafile=E:WORK杂七杂八SAS数据库分期乐入池数据明细数据（风险指标监控表&实际还款表）荷包一期_风险指标监控表详细总表&today_date.xls out=work.risk001 dbms=excel replace; sheet=风险指标监控表总表; getnames=yes; 导入源文件字段名作为SAS数据集的字段名自动导入 %macro chouc(today_date); datafile=C:Users抽查一债权基础池报表&today_date.xls out=work.chouc01 dbms=excel replace; sheet=债权基础池; run; %mend; %chouc(20170116);导出：proc export data=sashelp.cars outfile= /folders/myfolders/sasuser.v94/TutorialsPoint/car_data.csv dbms=csv; run;/4*先排序*/proc sort data=new_cy2;by _COL1 ;run;/*标题*打印*/proc print ;title 员工薪水;RUN;proc print data=cwb.result20170208 label; id package; var overdue_principal_za overdue_principal_fql; label overdue_principal_za=违法停车 overdue_principal_fql=林肯 ;run;proc print data=cwb.result20170208;where principal_sell 20000000;run;/*统计表格*/1proc tabulate data=work.risk005b;class _COL22; 分类变量var _COL5;分析变量table _COL22 _COL5;列维说明/选项（math chinese）*（mean var）反映男女生数学语文成绩的平均值方差run;2proc tabulate data=work.risk005b;class _COL22;var _COL5 _COL4;table _COL22, (_COL4 _COL5)*(mean max min);run;table _COL22 all, (_COL4 _COL5)*(mean max min); 加个ALL，有求和，图2.也可写为例如table (_COL22 all)*(_COL4)*(mean);如图也可加标签 table (sex all), (math chinese)*(mean std);keylabel mean=平均值 std=标准差 all=总计;label sex=性别 math=数学 chinese=语文;run;-/*复制*强制追加*把B加到A中*而SET是要新建一个的*/proc append base=chouc.chouc01 data=chouc.chouc02 force;/*force强制*/run;/*复制*强制追加*把B加到A中*而SET是要新建一个的*/proc sort data=chouc.chouc01 dupout=chouc.bb noduprecs;/*noduprecs一行完全相同的重复记录*/by descending _COL0 ;run;-/*sql*联合查询*/Proc sql;Select * from aUnion /*多个查询结果合并成一个结果，并去掉重复*/Intersect /*查询公共部分数据*/Except /*把公共部分去掉的数据*/Outer union /*对多个查询结果横向合并*/Select * from b;Quit;-/*去*重复*方法之一*/只显示nameselect name from tb group by name having count(*) 1显示所有数据select * from name in (select name from tb group by name having count(*) 1)*2、输出重复的观测值，使用nodupkey选项,注意：使用该选项后直接将原数据集中的重复值删除。注意dupout和out的区别;proc sort data=clasdata dupout=dups3 nodupkey;by name class;run;*输出不重复的观测值。;proc sort data=clasdata out=nodups4 nodupkey;by name class;run;*3、去掉重复的观测值使用nodup选项。;proc sort data =Clasdata out =NODUPS5 nodup; byname class;run ;/*删除*2017年1月3日的数据*/data cwb.result;set cwb.result;if account_time=03jan2017d then delete;run;SQL 去重复：SELECT DISTINCT 栏位名FROM 表格名举例来说，若要在以下的表格，Store_Information，找出所有不同的店名时，Store_Information表格store_nameSalesDate1$1500Jan-05-19992$250Jan-07-19991$300Jan-08-19993$700Jan-08-1999我們就鍵入，distinctSELECT DISTINCT store_name FROM Store_Information結果:123-/*频率*一般用这个*/proc freq data = asd;tables .变量 run;/*描述统计*例如*/proc summary data=work.risk004 mean max min cv var;class _COL4;var _COL4;output out=aa mean=a max=b min=c cv=d var=e;run;proc print data=work.aa;run;/*分类*频次*/proc means data=cwb.Overdue20170102;var veight;/*变量占比，即在总体中的相对重要程度*/freq _COL4;/*按照_COL4求观测值频度*/class _COL222;/*按_COL22分类*/run;/*MEANS、SUMMARY*功能之外*还可以如例绘制PLOTS茎叶图、盒形图、正态概率图/NORMAL正态分布*/proc univariate data=work.aa plots ;var _col4;run;/*取第2行到第10行的数据*/Data aa;Set aaa (firstobs=2 obs=10)/*取前2行数据*/Data aa;Set aaa (obs=2);Run;-/1*筛选例*/data a(where=(_COL101500);set cy;where _COL2118 and _COL181500;where _COL29=上班人群;run;-/2*有7000个人,随机抽样25个*/PROC SURVEYSELECT DATA = a out = new_cy2 method = srs /*固定格式*/n =25 seed = 7000;RUN;/*读取*几条记录*/PROC SQL NUMBER OUTOBS=3;SELECT * FROM WORK.A;QUIT;/3*有1000个人,按性别(sex)分为两层,每层按0.1的比例抽样*/proc surveyselect data=cout=dmethod=srssamprate=0,1seed=25070419; strata sex;run; proc print data=d;run;/*分层抽取*/proc surveyselect /*随机*/data = Work.chouc01out = chouc.chouc01method = srssampsize = (5, 5,15 )/*抽取数据量*顺序与分层例相同*/noprint;strata _col22; /*分层*/run;/*求平均值*/proc sql;select _COL3,mean(loan_amt,repay_amount)from fql;quit;/* N，10分位等 proc means data=wj.yrs_201612 N P1 p10 p25 p50 p75 p90 p99 min max mean sum maxdec=2;/*规定最多输出2位小数*/ vars crlim epp_amt R_prin eve_prin age FEE_RATE epp_num R_num;run;-/*更新*已知数据集A和B,用A做为主数据集，生成新数据AB*/data ab;update a b;by id;/*根据卡号更新数据*/run;/*模型*reg回归分析*/proc reg data=cwb.Overdue20170102;model _COL21= _COL22;run; 统计关键字(1. means过程的一般格式proc means选项列表；by变量名称（分组变量）；class变量名称（分组变量）；freq变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数）weight变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数）var变量名称（待分析的数值变量）；run；univariate过程的一般格式proc univariate选项列表；by变量名称（分组变量）；class变量名称（分组变量）；freq变量名称（数值变量，用以表示相应记录出现的频数）weight变量名称（数值变量，用以表示相应记录的权重系数,占比，）histogram变量名称/选项列表output pctlpts=pctlpre=var变量名称（待分析的数值变量）；run；SAS中可以计算的描述性统计量关键字及其含义关键字所代表的含义n有效数据记录数nmiss缺失数据记录数mean均数std标准差stderr标准误var方差median中位数mode众数cv变异系数max最大值min最小值range全距sum总计sumwgt加权值总计css校正的离均差平方和uss未校正的离均差平方和clm可信限（上下界值）lclm可信限下侧界值uclm可信限上侧界值skew（skewness）偏度kurt（kurtosis）峰度t分布位置假设检验之t统计量probt上述t统计量对应的概率值q1第一四分位数q3第三四分位数qrange四分位数间距p1第一百分位数p5第五百分位数p10第十百分位数p90第九十百分位数p95第九十五百分位数p99第九十九百分位数)-/*把分析结果以PDF显示*/ods pdf file=C:UserschengwubinDesktop_ppdf.pdf; /*可以在指定路径或系统显示*/proc means data=work.aa;var _COL4 _COL5;output out=work.bbbbb;run;proc print data=work.bbbbb;run;ods pdf close;/*把分析结果以HTML显示*/ODS HTML FILE=C:UserschengwubinDesktopFX.HTML CONTENTS=FXCON.HTML/*固定格式*文件体存诸*/ FRAME=FXFR.HTML/*固定格式*合并表内容*/ PAGE=FXPA.HTML;/*固定格式*指定分析存储到HTML*/ PROC MEANS DATA=WORK.AA; VAR _COL4; RUN; ODS HTML CLOSE;/*RTF格式，既word*/ods listing close;/*关闭输出窗口*/ods rtf file=C:UserschengwubinDesktop_ppdf.rtf;proc means data=work.aa;var _COL4 _COL5;output out=work.bbbbb;run;proc print data=work.bbbbb;run;ods rtf close;ods listing ;/*打开输出窗口*/*输出为DAT格式*/filename wwb C:UserschengwubinDesktop;/*定义输出路径和文件名逻辑文件名*/option nocenter;/*全局变量，显示不居中，靠左*/ods listing file=C:UserschengwubinDesktopqa.dat;proc print data=work.qa;/*SAS程序*/run;ods listing;/*打开OUTPUT窗口*/*输入为CSV格式，可用EXCEL打开*/option nocenter;filename exout C:UserschengwubinDesktopworkfql抽查cc1期.csv;ods listing close;固定ods results off; 固定ods csvall file=exout; 固定proc print data=chouc.chouc01;run;ods csvall close; 固定ods results on; 固定ods listing; 固定-/*GLMg一般线性模型*对3个学生分别测量在各年龄时的身高情况*相关性*/data aa;input id sex $ y1-y3;y=y1; age=10;y=y2; age=15;y=y3; age=20;cards;1 f 120 130 1602 m 130 150 1703 f 110 135 159;run;proc glm data=aa;class sex;model y1-y3=sex;repeated age 3 (10 15 20 );run;/*mixed模型为混合模型有与glm的功能也更强大*/data ab;input id sex $ y1-y3;y=y1; age=10;y=y2; age=15;y=y3; age=20;cards;1 f 120 130 1602 m 130 150 1703 f 110 135 159;run;proc mixed data=ab;class sex age;model y=sex age;repeated;/*没有指定R，用的默认R距陈*/run;-例：/*散点图*连线图gplot/proc gplot data=A; symbol i=none v=star;/*SYMBOL语句是一个全程语句，指定绘图用的连线方式、颜色、散点符号、大小，等等。SYMBOL语句可以带编号，如SYMBOL2，SYMBOL3*/ plot amount*_COL0;/*以SATV为纵轴、以SATM为横轴，用PLOT语句指定绘图用的变量*/run;/*绘制曲线*/proc gplot data=sasuser.air; symbol1 i=join v=none line=1 ;/*第一个SYMBOL语句指定了LINE=1，表示线型为实线*/ symbol2 i=join v=none line=2 ;/*第一个SYMBOL语句指定了LINE=2，表示线型为虚线*/ plot co*datetime=1 so2*datetime=2 / overlay; /*我们在PLOT语句中用了“纵轴*横轴= n”的格式来指定曲线使用哪一个SYMBOL语句的规定来画， n对应于SYMBOL语句的序号*/run;/*SYMBOL语句的I=选项还可以取SPLINE表示在散点间连接连样条曲线，A取I=SM nn（ nn取0099值）表示绘制样条曲线但可以不经过散点， nn值代表曲线光滑性与拟和度的折中。B取I=NEEDLE绘制每个点到横轴的垂线。C取I=RL 绘制线性回归直线，I=RQ为二次曲线，I=RC为三次曲线，D后面加上CLI nn如RLCLI95表示在回归直线之外绘制预测值的95置信限曲线*/*用GCHART过程绘制直方图、扇形图、三维直方图等表示变量分布的图形,*/proc gchart data=fqll; hbar _COL5;run; /*其中绘图用的变量用VBAR语句给出。如果把VBAR改成HBAR则条形方向变为横向。用GCHART绘制的直方图和在INSIGHT中绘制的直方图有所不同，它在横轴标的是区间的中点值，而在INSIGHT中横轴标的是区间的端点值。可以绘制分组的直方图，例如按性别分组绘制两个直方图并排放置，可以用如下程序：*/goptions ftext=宋体;proc gchart data=fqll;title 剩余期限频率图; vbar _COL6 / group=_COL20;label _COL6 = 剩余期限;run;/*在GCHART中用PIE语句绘制表示频数的扇形图，例如： */proc gchart data=fqll; pie _COL6 /TYPE=PERCENT;/*如果想显示百分比值，只要在PIE语句中加入TYPE=PERCENT选项，*/run;用SAS/GRAPH绘图 SAS可以把存贮在SAS数据集中的数据以图形的方式形象直观地显示出来。在SAS/GRAPH 模块的支持下，SAS可以作散点图、曲线图、直方图、扇面图、三维曲面图、等高线图、地图，等等。散点图和曲线图 用GPLOT过程绘制散点图和曲线图。比如，我们要绘制SASUSER.GPA中SATV对SASM的散点图，只要用此程序：proc gplot data=sasuser.gpa; symbol i=none v=star; plot satv*satm;run;结果显示了一个GRAPHICS窗口，绘出了以SATV为纵轴、以SATM为横轴的散点图（见图 1）。在GPLOT过程中，用PLOT语句指定绘图用的变量。SYMBOL语句是一个全程语句，指定绘图用的连线方式、颜色、散点符号、大小，等等。SYMBOL语句可以带编号，如SYMBOL2，SYMBOL3 等，不带编号的相当于SYMBOL1。为了绘制连线，只要在SYMBOL语句中指定I=JOIN。比如，对SASUSER.AIR数据集，以DATETIME 为横轴、以CO为纵轴绘曲线图图，可以用：proc gplot data=sasuser.air; symbol i=join v=star; plot co*datetime;run;见图 2。如果不想在图中出现散点符号可以在SYMBOL语句中用V=NONE。 为了在图中作几条曲线，只要在PLOT语句中指定多个因变量（自变量一般应为同一个），并使用OVERLAY选项，如：proc gplot data=sasuser.air; symbol1 i=join v=none line=1 ; symbol2 i=join v=none line=2 ; plot co*datetime=1 so2*datetime=2 / overlay;run;其中我们指定了两个SYMBOL语句，第一个SYMBOL语句指定了LINE=1，表示线型为实线，第二个SYMBOL语句指定了LINE=2表示线型为虚线。我们在PLOT语句中用了“纵轴*横轴= n”的格式来指定曲线使用哪一个SYMBOL语句的规定来画， n对应于SYMBOL语句的序号。SYMBOL语句的I=选项还可以取SPLINE表示在散点间连接连样条曲线，取I=SM nn（ nn取0099值）表示绘制样条曲线但可以不经过散点， nn值代表曲线光滑性与拟和度的折中。取I=NEEDLE绘制每个点到横轴的垂线。取I=RL 绘制线性回归直线，I=RQ为二次曲线，I=RC为三次曲线，后面加上CLI nn如RLCLI95表示在回归直线之外绘制预测值的95置信限曲线，比如：proc gplot data=sasuser.gpa; symbol i=rlcli95 v=star; plot satv*satm;run;见图 3。GPLOT过程还可以有其它灵活的用法，可以参考有关资料或用SAS系统菜单“Help | Extended Help”，从中找“SAS System Help: Main Menu | Graphics | GPLOT”。直方图和扇形图 用GCHART过程绘制直方图、扇形图、三维直方图等表示变量分布的图形。例如，要绘制SASUSER.GPA中GPA的分布直方图，只要用：proc gchart data=sasuser.gpa; vbar gpa;run;其中绘图用的变量用VBAR语句给出。图形见图 4。如果把VBAR改成HBAR则条形方向变为横向。用GCHART绘制的直方图和在INSIGHT中绘制的直方图有所不同，它在横轴标的是区间的中点值，而在INSIGHT中横轴标的是区间的端点值。可以绘制分组的直方图，例如按性别分组绘制两个直方图并排放置，可以用如下程序： proc gchart data=sasuser.gpa; vbar gpa / group=sex;run;结果见图 5。在GCHART中用PIE语句绘制表示频数的扇形图，例如： proc gchart data=sasuser.gpa; pie sex;run;结果见图 6。如果想显示百分比值，只要在PIE语句中加入TYPE=PERCENT选项，如“pie sex / type=percent;”。GCHART过程还可以用BLOCK语句绘制三维直方图。例如，在SASUSER.HOUSES有各种房子的情况，其中BEDROOMS表示卧室个数，STYLE表示房子的式样，都是分类变量，我们可以用如下程序画出反映卧室个数和房子式样的联合分布的三维直方图：goptions hpos=90 vpos=70;proc gchart data=sasuser.houses; block style / group=bedrooms;run;三维曲面图和等高线图 假设对一个二元函数z=f(x,y)，我们有了x取等间隔值、y取等间隔值时z的值，这时我们可以用G3D过程绘制曲面图形，用GCONTOUR绘制曲面的等高线图。例如，我们想绘制一个二维正态分布曲面的图形，假设(X，Y)服从联合正态分布，其均值都是0，方差分别为1和a，相关系数为r。这时，我们可以得到(X, Y)的联合密度函数的公式为：我们可以在一个网格上计算曲面的值：data dnorm2; a=2; a2=sqrt(a); r=0.5; det=a*(1-r*r); do x=-3 to 3 by 0.3; do y=-3*a2 to 3*a2 by 0.3*a2; z=1/(2*3.1415926*det)*exp(-0.5/det*(a*x*x + y*y - 2*r*a2*x*y); output; end; end; keep x y z;run;然后，我们就可以用G3D过程来绘制曲面图： proc g3d data=dnorm2; plot x*y=z;run;见图 8。用GCONTOUR过程可以绘制曲面对应的等高线图，例如： proc gcontour data=dnorm2; plot x*y=z;run;见图 9。 图形的调整与输出 各绘图过程中都指定了丰富的选项来调整图形，读者可以参考有关资料或查系统的帮助。另外，在图形中也可以用TITLE语句和FOOTNOTE语句给图形加标题和脚注。为了在图形的标题、标签中也能使用汉字，老的SAS版本需要比较多的步骤，但是在Windows下的SAS 8.0以后只要很简单的语句就可以在图形中使用True Type字型的汉字，例如： goptions ftext=宋体;proc gplot data=sasuser.class; title 试验FONTS的汉字功能; plot weight * height; label weight = 体重 height=身高;run;见图 10。 您的位置： 首页课程辅导SAS过程初步.SAS过程初步.(转载自SAS园地) SAS过程用法及常用语句 o SAS过程用法 o SAS过程步常用语句 用PRINT过程制作列表报告 o 基本用法 o 使用中文列标题 o 标题及全程语句 o 用BY语句分组处理 o 计算总计和小计 用TABULATE过程作统计量表格 用SORT过程排序 MEANS过程、UNIVARIATE过程、FREQ过程 用CORR过程计算相关系数 用SAS/GRAPH绘图 o 散点图和曲线图 o 直方图和扇形图 o 三维曲面图和等高线图 o 图形的调整与输出 前面讲过，SAS系统用SAS数据步生成和管理数据，用过程步进行分析、报表、绘图。本章介绍SAS过程步的一般用法和常用语句的含义，以及几个简单报表、分析、绘图过程的使用。SAS过程用法及常用语句 SAS过程用法SAS过程步的一般形式为：PROC 过程名 DATA=输入数据集 选项;过程语句 / 选项;过程语句 / 选项;RUN;其中PROC语句的选项是可选的，用来规定过程运行的一些设置，如果有多个选项用空格分开。DATA=输入数据集也是可选的，如果缺省的话使用最近生成的数据集。过程步一般以RUN 语句结束，也可以省略RUN语句而在下一个过程步或数据步的开始处结束，另外还有一种所谓 “交互式过程”可以在遇到RUN语句时不结束过程运行，只有遇到QUIT语句或者下一个过程步、数据步时才结束。过程步在PROC语句之后、结束之前可以有若干个过程语句。通常情况下，过程语句与数据步中的语句不同，数据步中的语句不能用在过程步中。过程步语句一般以某一个关键字开头，比如VAR、BY、TABLES、WEIGHT等，语句中有一些有关说明，如果有选择项的话要写在斜杠后。SAS过程步有些是对数据集作某种变换（比如SORT过程对数据集排序），不生成显示结果；多数过程步是对数据集作某些分析、报表，这时结果出现在OUTPUT窗口（高精度绘图过程的输出在GRAPHICS窗口）。对OUTPUT窗口的结果，我们可以用“File | Save As”菜单把它保存到一个文本文件进行进一步的修饰，插入到其它报告中，也可以用“File | Print ”菜单之间打印。SAS过程步常用语句本小节简单介绍几个在SAS过程步中常见的语句，更具体的用法可以在以后实际用到时再仔细体会。一、VAR语句VAR语句在很多过程中用来指定分析变量。在VAR后面给出变量列表：VAR 变量名1 变量名2 变量名n;变量名列表可以使用省略的形式，如X1-X3，MATH-CHINESE等。VAR用法例如： var math chinese;二、MODEL语句MODEL语句在一些统计建模过程中用来指定模型的形式。其一般形式为 MODEL 因变量 自变量表 / 选项;比如 model math=chinese;即用语文成绩预测数学成绩。 三、BY语句和CLASS语句BY语句在过程中一般用来指定一个或几个分组变量，根据这些分组变量值把观测分组，然后对每一组观测分别进行本过程指定的分析。在使用带有BY语句的过程步之前一般先用SORT过程对数据集排序。比如，假设我们已经把C9501数据集按性别排序，则下列PRINT 过程可以把男、女生分别列出：proc print data=c9501; by sex;run;结果为 The SAS System 2- SEX=男 - OBS NAME MATH CHINESE 1 李明 92 98 2 王思明 86 90 3 张聪 98 109- SEX=女 - OBS NAME MATH CHINESE 4 张红艺 89 106 5 刘颍 80 110在一些过程（如方差分析）中，使用CLASS语句指定一个或几个分类变量，它实际相当于因变量。而在另一些过程（如MEANS）中，CLASS语句作用与BY语句类似，可以指定分类变量，把观测按分类变量分类后分别进行分析。使用CLASS时不需要先按分类变量排序。四、OUTPUT语句在过程步中经常用OUTPUT语句指定输出结果存放的数据集。不同过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同，OUTPUT语句是用得最多的一种，其一般格式为：OUTPUT OUT输出数据集名 关键字变量名 关键字变量名 ;其中用OUT给出了要生成的结果数据集的名字，用“关键字变量名”的方式指定了输出哪些结果（关键字的例子比如MEANS过程中的MEAN，VAR，STD等等），等号后面的变量名指定了这些结果在输出数据集中叫什么名字。例如proc means data=sasuser.c9501; var math; output out=result n=n mean=meanmath var=varmath;run;proc print data=result; run;五、FREQ语句和WEIGHT语句FREQ语句指定一个重复数变量，每个观测中此变量的值说明这个观测实际代表多少个完全相同的重复观测。FREQ变量只取整数值。如freq numcell;WEIGHT语句指定一个权重变量，在某些允许加权的过程中代表权重，其值与观测对应的方差的倒数成比例。六、ID语句有些过程（如PRINT、UNIVARIATE）需要输出观测的代号，这一般使用观测的序号。但是，如果数据集中有一个变量可以用来区分观测（如人名、省市名），就可以用ID语句指定这个变量作为观测标识，如：id name;指定用变量NAME的值来标识观测。 七、WHERE语句用WHERE语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析，在WHERE关键字后指定一个条件。比如：where math=60 and chinese=60;指定只分析数学、语文成绩都及格的学生。 八、LABEL语句和FORMAT语句LABEL语句为变量指定一个标签，很多过程可以使用这样的标签。其格式为 LABEL 变量名标签 变量名标签 ;例如 proc print data=sasuser.c9501 label; id name; var math chinese; label name=姓名 math=数学成绩 chinese=语文成绩;run;结果显示 姓名 数学成绩 语文成绩 李明 92 98 张红艺 89 106 王思明 86 90 张聪 98 109 刘颍 80 110FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式，比如 proc print data=sasuser.c9501; format math 5.1 chinese 5.1;run;使得列出的数学、语文成绩宽度占5位，带一位小数。 事实上，在生成数据集的DATA步中也可以用FORMAT语句规定变量的输出格式，用LABEL 语句规定变量的标签，用LENGTH语句规定变量的存贮长度，用ATTRIB语句同时规定变量的各属性。在数据步中规定的变量属性是附属于数据集本身的，是永久的；在过程步中规定的变量属性（标签、输出格式等）只用于此过程的本次运行。用PRINT过程制作列表报告本节讲解PRINT过程的使用，并用它来辅助讲解一些常用语句的使用。基本用法 PRINT过程是最常用的SAS过程之一。我们在生成了一个数据集之后，如果不是太大，一般都用一个proc print;run;过程步来列出数据集的内容，这样可以检查变量与值之间对应是否正确，数据输入是否正确。为了列出一个指定的数据集，在PROC语句中使用DATA选项指定要列表的输入数据集名，比如：proc print data=sasuser.gpa; run;在过程内使用VAR语句可以指定要列出的变量并指定顺序。比如，proc print data=c9501; var name chinese sex;run;列出变量NAME、CHINESE、SEX的值。注意这已不是生成时的变量顺序。变量MATH未列出。结果如下 The SAS System 3 OBS NAME CHINESE SEX 1 李明 98 男 2 张红艺 106 女 3 王思明 90 男 4 张聪 109 男 5 刘颍 110 女注意PRINT的输出第一列总是标为OBS，值为观测序号。我们有时不想输出这一列，可以在PROC PRINT语句中加入NOOBS选项，如：proc print data=c9501 noobs;run;结果中就没有了OBS这一列。 在过程中使用WHERE语句可以从输入数据集中选一个子集来处理，在PRINT过程中使用WHERE 可以指定只列出满足条件的观测。比如，proc print data=c9501; where name in (李明, 张聪);run;结果为 OBS NAME SEX MATH CHINESE AVG 1 李明 男 92 98 86.8333 4 张聪 男 98 109 94.4167只列出了李明和张聪两个人的观测。注意其观测序号分别为1和4，这是生成C9501数据集时确定的。使用中文列标题 为了