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Aller-Retour entre dataset et format catalog avec CNTLIN en CNTLOUT

décembre 29, 2012

Dans un précédent article, je parlais des deux méthodes pour créer des formats avec une procédure proc format, la première étant de taper toutes les values dans une instruction value, la seconde étant de stocker ces valeurs dans un data set et de les convertir en format avec l’option cntlin. Aujourd’hui, je souhaite revenir sur l’option CNTLIN et son pendant CNTLOUT pour passer d’un dataset à un format et pour passer d’un format à un dataset.

1. Créer une table SAS (dataset) type

Pour débuter créons un data set (table SAS) appelée POP avec 4 colonnes START, LABEL, TYPE et FMTNAME. Cette table contient les données pour deux formats : un format numérique et un format alphanumérique. Ces deux formats sont appelés GRP.

data pop;
length start $40 label $200 type $1 fmtname $32;
retain fmtane 'GRP' type 'N';
start='10';
label='Per Protocol';
output;
start='11';
label='Modified Per Protocol';
output;
start='20';
label='Intent-to-Treat';
output;
start='21';
label='Modified Intent-to-Treat';
output;
type='C';
start='PP';
label='Per Protocol';
output;
start='mPP';
label='Modified Per Protocol';
output;
start='ITT';
label='Intent-to-Treat';
output;
start='mITT';
label='Modified Intent-to-Treat';
output;
run;

S’il est possible de convertir de convertir le nombre 100 stocker dans une variable alphanumérique en numérique, il est impossible de convertir le mot ABC en numérique. Dans cet exemple on comprend mieux pour quoi START est toujours alphanumérique qu’il s’agisse dun format numérique ou alphanumérique.

2. Passer d’un dataset à un format catalog

A présent la procédure proc format convertit le data set en format catalogue. Le data set est situé dans la bibliothèque (library) WORK. Il n’y a pas besoin de préciser la bibliothèque de la table POP. Par défaut le format catalog s’appellera FORMATS et sera stocké dans la bibliothèque WORK. L’option LIB n’est pas utilisé.

proc format cntlin=pop;
run;

Ainsi le code au dessus est équivalent à :

proc format cntlin=work.pop lib=work.formats;
run;

Le code proposé ci-dessus est uniquement là pour faciliter la compréhension. Sauf besoin particulier, la version simplifiée doit suffire.

3. Passer d’un format catalog à un dataset

Dans un second temps, je vous propose de convertir ce format dans un autre dataset.

proc format cntlout=pop2; 
run;

Ainsi le code au dessus est équivalent à :

proc format cntout=work.pop2 lib=work.formats; 
run;

A vous de jouez avec les proc print et librairies pour voir la résultat.

4. Rappel sur le nom du format

Notez ici que le nom du format est au maximum long de 32 caractères en  SAS 9.1.3 / SAS 9.2  et limité à 8 caractères pour la version SAS 8.2. Pour être plus précis, on a 32 caractères pour un format numérique et 31 caractères pour un format alphanumérique en SAS 9.1.3 et SAS 9.2, SAS gardant un caractère pour le symbole dollar $. SAS 8.2 fonctionnait sur le même principe : 8 caractères pour un format numérique et 7 caractères pour un format alphanumérique. Si le nom du format était trop long en SAS 8.2, SAS le coupe à la longueur maximum. Ainsi les nom  ALPHABETA et ALPHABETI sont interprétés pas SAS 8.2 en FMTNAME=ALPHABET pour un format numérique.

Aller plus loin

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Copier une table dans une autre bibliothèque (PROC COPY)

mars 28, 2009

Lors de ses débuts avec SAS, l’étape data est souvent la méthode utilisée pour créer une table (data set) dans une bibliothèque différente de celle d’origine. Cette approche est tout à fait logique lorsque des modifications sont intervenues sur la table. Par contre, dans le cas d’un copier 1/1, la performance est meilleure avec un PROC COPY car les observations ne sont pas lues.

1. Créer une table SAS, une vue SAS et fichier catalogue pour les formats pour l’exemple

Afin de monter les variantes de la procédure PROC COPY, trois types de fichiers (member type) sont créés dans la bibliothèque WORK:

  • une table SAS (data set) nommée DSN
  • une vue (view) nommée VIEW NAME
  • un format catalog nommé FORMATS par défaut et contenant un seul format ici : NY

data dsn;
   x=1;
run;

proc sql;
   create view viewname as
      select *
      from sashelp.class;
quit;

proc format;
   value ny 0=’No’
            1=’Yes’;
run;

2. Copier tous les trois fichiers SAS dans la bibliothèque SASREF

Par défaut, tous les types de fichiers de la bibliothèque WORK sont copiés dans SASREF

libname sasref ‘C:/sasref’;
proc copy in=work out=sasref;
run;
libname sasref;

3. Ajouter de la flexibilité

Pour ajouter de la flexibilité, vous pouvez limiter le choix

  • à un type de fichier : memtype=data, memtype=view ou  memtype=catalog
  • à des noms de fichiers à sélecionner (instruction SELECT) ou à exclure (instruction EXCLUDE)

proc copy in=work out=sasref; *memtype=data;
   *select dsn formats;
   *exclude dsn formats;

run;

Rien ne  vous empêche d’utiliser plusieurs instructions SELECT (ou EXCLUDE) : une par type de fichiers

proc copy in=work out=sasref;
   select dsn     / memtype=data;
   select formats / memtype=catalog;
run;

4. PROC DATASETS alternative à PROC COPY

Développée plus récemment, la procédure PROC COPY englobe les fonctionnalités de plusieurs procédures et est enrichie de commandes qui lui sont propres.

PROC COPY fait partie des fonctionalités de PROC DATASETS. Par défaut, la bibliothèque de la procédure DATASETS est WORK. Pour la modifier au seul niveau de COPY, ajouter IN= dans l’instruction COPY. Cela aura la priorité sur l’option LIBRARY= de l’instruction PROC DATASETS.

proc datasets; * library=work; *memtype=data;
   copy /*in=work*/ out=sasref;
   select dsn     / memtype=data;
   select formats / memtype=catalog;
run;

Lectures complémentaires :

En savoir plus avec la SAS Online Doc :

  • The COPY Procedure
  • The DATASETS Procedure (l’intruction COPY)
  • The DATASETS Procedure for Unix
  • The DATASETS Procedure for Windows
  • The DATASETS Procedure for z/OS
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Modifier un data set sans le lire (formater, renommer, libeller)

mars 5, 2009

Sous SAS, il est possible d’ajouter et supprimer des formats avec une étape data. Cela implique la lecture des données. Pour s’attaquer aux formats sans lire les données, il y a la procédure PROC DATASETS. Quelle est la syntaxe à soumettre ? Quelles sont les autres modifications possibles ? Tout d’abord, vous trouverez le data set servant d’exemple. Puis, la version classique avec l’étape data est présentée suivie de la syntaxe de PROC DATASETS.

1. Les données servant d’exemple, le data set CLASS

Un data set CLASS : Dans cet exemple, un data set CLASS est créé dans la bibliothèque WORK. Il se base sur le data set du même nom situé dans la bibliothèque SASHELP.

Une variable SEX avec un format : Dans ce data set, on trouve une variable nommée SEX. Un format est appliqué sur cette variable de manière permanente (jusqu’à qu’il soit explicitement supprimé ou jusqu’à ce que le data set soit supprimé).

Un format SEX : Le format est également appelé SEX. Il est créé au préalable dans une procédure PROC FORMAT. Les valeurs ‘M’ apparaissent alors sous la forme ‘Male’ (homme) et les ‘F’ apparaissent sous la forme ‘Female’ (femme).

*create a format called SEX;
proc format;
   value $ sex 'M'='Male'
               'F'='Female';
run;
*Create a data set named CLASS ;
*based on the SASHELP.CLASS data set ;
*adding the SEX format to the SEX variable;
data class;
   set sashelp.class;
   format sex sex.;
run;

2. Solution avec une étape data

Nom du data set final : Dans cette étape data (data step), une table SAS (SAS data set) CLASS1 est créée à partir du data set CLASS.

Un label pour le data set : Un libellé (label) est appliqué sur le data set afin d’enrichir la compréhension globale du nouveau data set. Le libellé est « Changes with a Data Step ».

Renommer une variable : la variable WEIGHT (poids) est renommée. Elle s’appelle à la fin WEIGHT_STONE (poids en stone).

Un label pour une variable : un libellé est ajouté à la variable NAME du data set pour faciliter de nouveau la compréhension, de la variable cette fois. Le libellé est « Student Name ».

Traîter les formats : Enfin, l’instruction FORMAT enlève, dans le cas présent, le format de toutes les variables. Si vous voulez enlever seulement le format associé à la variable SEX, utilisez l’instruction en commentaire. Vous pouvez aussi assigner des formats sur d’autres variables avec une instruction FORMAT.

data class1;
   set class (label='Changes with a Data Step' rename=(weight=weight_stone));
   label name='Student Name';
   format _all_;
   *format sex;
 run;

*View the data step result;
proc print data=class1 label;
run;


3. Solution avec la procédure PROC DATASETS

Nom du data set final, instruction CHANGE : A la différence de l’étape data, ici aucun nouveau data set n’est créé. Le data set d’origine est renommé. En d’autres termes, le data set CLASS n’existe plus en tant que tel. L’instruction CHANGE a servi à faire la manipulation.

Un label pour le data set, instruction MODIFY : Un libellé (label) est appliqué sur le data set au moyen de l’instruction MODIFY. Le libellé est « Changes with PROC DATASETS ».

Renommer une variable, instruction RENAME (+MODIFY) : la variable WEIGHT est renommée WEIGHT_STONE au moyen de l’instruction RENAME après avoir utlisé l’instruction MODIFY.

Un label pour une variable, instruction LABEL (+MODIFY) : l’instruction LABEL utlisée en combinaison avec MODIFY ajouter le libellé « Student Name » à la variable NAME.

Traîter les formats, instruction FORMAT (+MODIFY) : Enfin, l’instruction FORMAT enlève, dans le cas présent, le format de toutes les variables.

proc datasets;
   change class=class2;
   modify class2 (label='Changes with PROC DATASETS');
   rename weight=weight_stone;
   label name='Student Name';
   format _all_;
run;
*View the PROC DATASETS result;
proc print data=class1 label;
run;
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Renommer une variable (RENAME)

octobre 14, 2008

Pour renommer une variable SAS dispose d’une option RENAME applicable dans une étape data et dans une procédure. De plus, l’instruction RENAME de l’étape data et le mot-clé AS de la PROC SQL sont disponibles. Voici donc une présentation de ces différentes notations.

La base des exemples :

Pour illustrer le propos, le data set CLASS de la bibliothèque SASHELP aura deux variables à renommer : la variable NAME deviendra la variable NOM et la variable HEIGHT s’appellera TAILLE.

Une observation seulement sera gardée : celle concernant ‘Barbara’. Selon que les variables sont renommées dans le fichier d’entrée ou le fichier de sortie, la variable NAME ou NOM sera utilisée pour définir la condition.

Quel ordre ? : Qu’il s’agisse d’une option ou d’une instruction RENAME, il faut utiliser le signe égal (=) avec :

  • en premier, à gauche le nom actuel de la variable
  • en dernier, à droite le nouveau nom.

Pour s’en souvenir, vous pouvez imaginer une forme de flèche. A=>B symbole alors variable A donne/devient variable B).

1. Les options du data step en solitaire

Après avoir donné le nom d’un data set dans une étape data ou dans une procédure comme PROC SORT ou PROC TRANSPOSE, il est possible de lister des options entre parenthèses parmi lesquelles on trouve RENAME. L’option s’applique donc au data set nommé juste avant.

Dans une étape data, il est possible d’appliquer l’option RENAME sur les data sets à lire ou sur les data sets créés. Voici deux exemples avec des instructions SET. Cela marche aussi avec d’autres instructions nommant un data set comme MERGE.

Dans ce premier exemple, les variables NAME et HEIGHT du data set d’entrée (SASHELP.CLASS) sont renommées. Une fois cela fait, SAS effectue les étapes suivantes à savoir garder les observations se référant à Barbara. C’est pour cela que la condition s’applique sur la variable NOM.

data opt_in;
set sashelp.class (rename=(name=nom height=taille));
if nom=‘Barbara’ then output;
run;

Dans ce second exemple, l’option RENAME est appliquée sur le fichier de sortie. La condition est donc traitée par SAS avant que les variables soient renommées. Il faut désigner la variable avec son nom d’origine (NAME) dans la condition.

data opt_out (rename=(name=nom height=taille));
set sashelp.class;
if name=‘Barbara’ then output;
run;

Les deux data sets OPT_IN et OPT_OUT donnent le même fichier final.

nom Sex Age taille Weight

Barbara F 13 65.3 98

2. Les procédures

De la même manière, l’option RENAME peut s’appliquer sur le fichier d’entrée (sauf PROC SQL) et de sortie d’une procédure. Voici deux exemples avec les procédures PROC SORT et PROC SQL.

proc sort data=sashelp.class
out=class (rename=(name=nom height=taille));
by age;
run;

proc sql;
create table opt_out (rename=(name=nom height=taille)) as
select *
from sashelp.class;
quit;

La procédure SQL dispose du mot-clé AS pour renommer une variable en particulier parmi celles énumérées.

proc sql;
create table sql_as as
select name as nom, sex, age, height as taille, weight
from sashelp.class;
quit;

3. L’instruction RENAME du data step

Il existe une instruction RENAME s’appliquant uniquement à l’étape data. Il est important dans ce cas particulier de se rappeler que les variables sont renommées seulement une fois le data set final (INSTRUCT) créé. Le processus de SAS est donc le même qu’avec l’option sur le fichier OPT_OUT.

data instruct;
set sashelp.class;
rename name=nom height=taille;
if name=‘Barbara’ then output;
run;

4. L’option RENAME combinée avec d’autres options du data step

L’option RENAME n’est qu’une des options du data set SAS. Parmi les autres options les plus courantes, citons KEEP, DROP, WHERE, FIRSTOBS et OBS.

Dans ce dernier exemple, on pourra remarquer que l’option WHERE utilise la variable sur l’âge une fois celle-ci renommée. Tandis que l’option KEEP désigne la variable âge d’origine.

data class;
set sashelp.class (keep=age where=(_age=12) rename=(age=_age));
run;

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Supprimer un data set SAS en 6 points (PROC DATASETS)

octobre 6, 2008

Supprimer un data set SAS est une des fonctionnalités de la procédure PROC DATASETS. Voici donc quelques détails sur la syntaxe.

Les options de l’instruction PROC DATASETS donnent la possibilité de supprimer, dans une bibliothèque donnée, tous les fichiers sans distinction de nom (KILL). Certains options réduisent la sélection à certains types de fichiers (MEMTYPE). L’affichage par défaut dans les fenêtres OUTPUT et LOG est contrôlable avec d’autres options (NOLIST et NOWARN). Pour ajouter un peu de flexibilité, il est possible de nommer les fichiers à supprimer ou à garder dans des instructions complémentaires (DELETE et SAVE).

1. Un option pour supprimer tous les fichiers quelque soit leur nom, KILL : Pour supprimer tous les fichiers SAS contenu dans une bibliothèque temporaire, il suffit d’ajouter l’option KILL à l’instruction PROC DATASETS.

2. Par défaut, supprimer tous les types de fichiers MEMTYPE=ALL : En effet, l’option MEMTYPE est par défaut égale à tout (MEMTYE=ALL). Cela comprend 3 types de fichiers :

  • data sets (MEMTYPE=DATA),
  • vues (MEMTYPE=VIEW) ou
  • catalogues (MEMTYPE=CATALOG),

Cela veut dire que les formats, qui sont toujours sauvegardés dans un CATALOG, sont également supprimés.

3. Par défaut, supprimer les fichiers de la bibliothèque temporaire, LIB=WORK : De plus, par défaut, la bibliothèque est temporaire (LIB=WORK) est concernée.

Un premier exemples : Les deux procédures suivantes donnent le même résultat.

proc datasets kill;
quit;

proc datasets lib=work
memtype=all
kill;
quit;

4. Supprimer l’affichage dans la fenêtre OUTPUT avec l’option NOLIST : Pour éviter un affichage dans la fenêtre OUTPUT, vous pouvez ajouter l’option NOLIST ou encadrer la procédure entre deux instructions ODS :

  • ODS LISTING CLOSE : stopper la redirection par défaut vers la fenêtre OUTPUT
  • ODS LISTING : réactiver la redirection vers la fenêtre OUTPUT

5. Désigner les fichiers à garder ou supprimer par leur nom

Deux instructions, soit DELETE, soit SAVE permettent de se concentrer sur quelques fichiers en particulier à supprimer ou non quand l’option KILL n’est pas présente.

Si le type d’un fichier est différent de la majorité des fichiers listés dans l’instruction DELETE (ou SAVE), le type est à définir entre parenthèse avec le mot-clé MEMTYPE= après son nom.

Un second exemple en deux parties

Dans l’exemple qui suit, deux formats  (GENDER et GRP) créés dans la bibliothèque SASREF et tous les data sets de la bibliothèque SASHELP incluant le data set CLASS y sont également copiés.

libname sasref ‘C:/sasref/blog’;

proc format lib=sasref;
value gender 1=‘Male’
2=‘Female’;
value grp    1=‘Per Protocol (PP)’
2=‘Intent to Treat (ITT)’
3=‘Safety’;
run;

proc copy in=sashelp out=sasref memtype=data;
run;

Par défaut, tous les data sets listés dans l’instruction DELETE sont supprimés. A cela s’ajoute le catalogue contenant le format GRP. Il restera donc le format GENDER et tous les data sets sauf CLASS dans la bibliothèque SASREF.

proc datasets lib=sasref
memtype=DATA;
delete class grp (memtype=catalog);
run;

6. Supprimer un fichier qui n’existe pas

Dans certains cas, le nom des fichiers créés dans un programme varie. A la phase de suppression, le fichier manquant sera assortie d’une note dans la LOG:

NOTE: The file SASREF.GENDRE (MEMTYPE=CATALOG) was not found but appear on a DELETE statement.

Deux options s’offrent à vous pour l’éviter :

  • Ajouter l’option NOWARN : dans l’instruction PROC DATASETS, l’option empêchera l’affichage de la note sur les fichiers manquants.
  • Exécuter l’instruction conditionnellement : identifier les fichiers à supprimer au préalable via les dictionnaires et les stocker dans une macro variable.

NOTE : Sachez que PROC COPY a son équivalent dans la procédure PROC DATASETS. Cela dépasse cependant l’objet de cet article.

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Répéter une action sur plusieurs variables avec le langage macro

août 13, 2008

Sous SAS, deux possibilités sont envisageables pour répéter une action sur plusieurs variables. Dans le cas d’un data step, la syntaxe de l’ARRAY est tout à fait appropriée. Dans d’autres cas, le langage macro peut s’avérer plus pertinent. Voici donc une présentation de l’approche via le langage macro.

1. L’exemple

Pour illustrer le propos, le programme aura pour but de définir un PROC REPORT contenant toutes les variables du data set SASHELP.CLASS. Si on connaît le nom des variables, la syntaxe se résume de la manière suivante.

proc report data=sashelp.class;
   columns name age sex weight height;
   define name   / display;
   define age    / display;
   define sex    / display;
   define weight / display;
   define height / display;
run;

Mais si on ne connaît pas le nom des variables par avance, il faut automatiser la tâche.

2. Remplacer le nom des variables par des macros variables

Dans l’exemple suivant, le nom de chaque variable est sauvegardé dans une macro variable. Ces macros variables ont une structure particulière :

un préfixe commun + un nombre

%let class1 = name;
%let class2 = age;
%let class3 = sex;
%let class4 = weight;
%let class5 = height;

proc report data=sashelp.class;
   columns name age sex weight height;
   define &class1. / display;
   define &class2. / display;
   define &class3. / display;
   define &class4. / display;
   define &class5. / display;
run;

3. Répéter l’instruction DEFINE grâce à une boucle

Grâce à cette structure particulière, une boucle peut être envisagée. L’instruction DEFINE est alors répétée autant de fois qu’il y a de variables. La boucle est définie par une macro variable « I » qui prend des valeurs allant de 1 à 5. La partie nombre de la macro variable est donc remplacée par la valeur de la macro variable « I ».

NOTE : Pour résoudre la macro variable lors de la première boucle, SAS effectue deux lectures. A la première lecture, les deux perluètes (ampersand) && se transforment en un seul ; &i. se transforme en 1. On a donc &CLASS1. A la deuxième lecture, SAS résout la macro variable &CLASS1. comme précédemment.

%macro test;
   proc report data=sashelp.class;
   columns name age sex weight height;
   %do i=1 %to 5
      define &&class&i. / display;
   %end;
   run;
%mend test;
%test;

4. Créer les macros variables de manière automatique

Pour créer les macros variables automatiquement, il faut agir en deux étapes.

  1. Enregistrer chacune des noms de variables du data set choisi dans PROC REPORT (SASHELP.CLASS) dans un nouveau data set (LST_VAR) et plus particulière dans une variable (NAME).
  2. Associer un numéro à chaque nom de variable (compteur) et convertir l’information en macro variable (CALL SYMPUT).

proc sql;
   create table lst_var as
      select name
      from dictionary.columns
      where upcase(libname)=‘SASHELP’ and
            upcase(memname)=‘CLASS’;
quit;

data _null_;
   set lst_var;
   cnt+1;
   call symput (cats(‘CLASS’,put(cnt,best.)),name);
run;

5. Compter le nombre de variables de manière automatique

Si le nombre de variable dans le data set n’est pas connu à l’avance, il faut le retrouver. Cette information est ensuite sauvegardée dans une macro variable, disons MAX_VAR, et remplacera notre nombre 5. L’article « 3 méthodes pour construire des macro variables sans macro » vous donnera plus de précisions concernant la création d’une macro variable.

Obtenir rapidement le nombre de variables dans un data set : Un moyen pour trouver le nombre de variables est de faire appel au dictionnaire de SAS intitulé TABLES.

proc sql noprint;
   select nvar into : max_var
   from dictionary.tables
   where upcase(libname)=‘SASHELP’ and
         upcase(memname)=‘CLASS’;
quit;

Plus de flexibilité sur la liste des variables concernées : Un autre moyen pour compter le nombre de variables est d’agir en deux étapes.

  • Enregistrer dans un variable d’un nouveau data set chacune des noms de variables de SASHELP.CLASS.
  • Compter le nombre d’observations dans ce data set. Vous pouvez vous reporter à l’article « Combien d’observations dans mon data set » pour plus de précisions sur les différentes alternatives.

Dans notre exemple, il s’agit de créer le data set LST_VAR pour la première étape. Le code de la section 4 est tout à fait suffisant pour cela. Ensuite, CALL SYMPUTX peut servir à sauvegarder l’information dans une macro variable.

data _null_ ;
   call symputx(‘max_var’,_N_-1);
   set lst_var;
run;

Pourquoi vous ai-je proposé cette alternative ?  Ici, toutes les variables sont sélectionnées. Mais si seulement quelques une sont choisies, seule la seconde alternative marche. Voici quelques sous-sélections possibles.

  • Sélectionner toutes les variables numériques,
  • Sélectionner toutes les variables finissant pas _X,
  • etc.

En résumé : En résumé, le code se décompose en 2 étapes : créer les macros variables et utiliser ces macros variables pour définir une boucle.

*1. Créer les macros variables CLASS1 à CLASS5, MAX_VAR.;

*1.1 Créer le data set LST_VAR servant de fichier de référence.;

proc sql;
   create table lst_var as
      select name
      from dictionary.columns
      where upcase(libname)=‘SASHELP’ and
            upcase(memname)=‘CLASS’;
quit;

*1.2 Créer les macro variables CLASS1-CLASS5 en se basant sur le data set LST_VAR créé précédemment.;

data _null_;
   set lst_var;
   cnt+1;
   call symput (cats(‘CLASS’,put(cnt,best.)),name);
run;

*1.3 Créer la macro variable VAR_MAX en se basant sur le data set LST_VAR créé précédemment.;

data _null_ ;
   call symputx(‘max_var’,_N_-1);
   set lst_var;
run;

*2. Reporting : appeler les différentes macro variables pour créer la boucle autour de l’instruction DEFINE.;

%macro test;
proc report data=sashelp.class;
   columns name age sex weight height;
   %do i=1 %to &max_var.;
      define &&class&i. / display;
   %end;
run;
%mend test;
%test;