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Supprimer des formats

août 7, 2008

Après avoir présenté dans l’article « 2 méthodes pour de nouveaux formats » comment créer un format de manières temporaire et permanente, nous allons voir comment les supprimer.

Rappel : les formats SAS sont sauvegardés dans un fichier nommé catalogue pour les formats (format catalog). Il peut exister plusieurs fichiers ayant des noms différents selon l’information donnée lors de la création dans l’option LIB= de PROC FORMAT. Si aucun nom en particulier n’a été donné lors de la création, alors le catalogue pour les formats s’appelle FORMATS et est sauvegardé temporairement dans la bibliothèque WORK.

1. Créer deux formats pour l’exemple

Dans un premier temps, pour illustrer le code, trois formats sont créés dans le catalogue nommé FORMATS de la bibliothèque WORK. Ces formats s’appellent NY, SEX et GENDER. Les deux premiers sont numériques, le troisième s’applique à des variables caractères.

Dans cet exemple les éléments mis en commentaire sont les valeurs implicites, celles que SAS utilise par défaut.

proc format; *lib=work.formats;
   value ny        1 = ‘NO’
                   2 = ‘YES’;
   value sex       1 = ‘Male’
                   2 = ‘Female’;
   value $ gender ‘M’ = ‘Male’
                  ‘F’ = ‘Female’;
run;

2. Supprimer un à un les formats du catalog

Avec la procédure PROC CATALOG, les formats NY et GENDER sont supprimés du catalogue FORMATS. Il restera le format SEX dans le catalogue. Il est impératif ici de nommer le nom du catalogue (FORMATS) et la bibliothèque où il est sauvegardé avec l’option CATALOG=.

Dans l’instruction DELETE figurent le nom des formats à supprimer. Le type d’entrée (entry type ou ET) est à préciser.

  • Dans le premier cas, les formats NY et GENDER sont de type différent. Chacun d’eux est suivi du type de l’entrée entre parenthèses. L’un est numérique (ET=FORMAT) et l’autre est caractère (ET=FORMATC).
  • Si tous les formats listés sont du même type, il est possible d’utiliser l’option ET= après une barre inclinée. Les formats AGE et SEX sont tous les deux numériques. L’option ET=FORMAT suffit.

proc catalog catalog=work.formats;
   delete ny (et=format) gender (et=formatc);
   *delete age sex / et=format;
run;

3. Supprimer le catalogue en entier avec tous ces formats

La procédure PROC DATASETS permet de supprimer un catalogue contenant des formats. Pour se faire, il faut d’abord préciser le type de fichier avec l’option MEMTYPE, la valeur par défaut étant DATA. Par défaut SAS recherchera le catalogue dans la bibliothèque WORK à moins de préciser une autre bibliothèque. Le nom du fichier catalogue contenant les formats est donné dans l’instruction DELETE

proc datasets memtype=catalog;*lib=work;
   delete formats;
run;

Annexe : cet exemple est le même que précédemment à une exception près.

  • D’une part, le format catalogue est maintenant permanent puisqu’il est sauvegardé dans la bibliothèque SASREF et non WORK.
  • D’autre part, il est sauvegardé avec un nom choisi par le programmeur (VERO) et non FORMATS.

libname sasref ‘C:/sasref’;

proc format lib=sasref.vero;
   value ny        1 = ‘NO’
                   2 = ‘YES’;
   value sex       1 = ‘Male’
                   2 = ‘Female’;
   value $ gender ‘M’ = ‘Male’
                  ‘F’ = ‘Female’;
run;

proc catalog catalog=sasref.vero;
   delete ny (et=format);
run;

proc datasets lib=sasref memtype=catalog;
   delete vero;
run;

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Faire pivoter un data set (un 1er exemple de PROC TRANSPOSE)

juillet 10, 2008

La transposition de jeux de données sous SAS est une étape fréquente dans le processus de programmation. Voici pour débuter un premier exemple pour se familiariser avec la syntaxe de base.

1. Les données d’origine

Le data set illustrant le sujet est composé de trois variables :

  • le numéro du patient (PAT_ID)
  • le numéro de la visite (VISIT) prenant les valeurs 18 pour début de visite, 50 pour fin de visite et 70 pour suivi
  • la date de cette visite (VISIT_DT).

En fin d’article, vous trouverez le code pour créer ce data set.

pat_id visit visit_dt

   1     18  25MAR2007
   1     70  15OCT2007
   1     50  01JUL2007
   2     18  14APR2007
   2     50  08AUG2007
   3     50  16OCT2007

2. Le minimum

Pour afficher une ligne par patient, il faut faire appel à la procédure PROC TRANSPOSE.

Dans le cas présent, on a choisi d’afficher la date de la visite (VAR VISIT_DT) pour chaque patient (BY PAT_ID). Le numéro de la visite est perdu dans cette transposition.

Le minimum de la syntaxe requiert la création d’un nouveau data set introduit par le mot-clé OUT=. Ce data set peut avoir le même nom que le data set d’origine. Il faut au moins lister une variable.

proc transpose data=one out=two;
   by pat_id;
   var visit_dt;
run;

pat_id  _NAME_    COL1      COL2      COL3

   1   visit_dt 25MAR2007 15OCT2007 01JUL2007
   2   visit_dt 14APR2007 08AUG2007         .
   3   visit_dt 16OCT2007         .         .

3. Les options et instructions supplémentaires

3.1 Des variables automatiques supprimées avec l’option DROP= : Le nom de la variable utilisée pour créer les colonnes COL1-COL3 est donné de manière automatique par SAS. Cette information est sauvegardée dans la variable _NAME_. Elle peut dont être supprimée avec l’option DROP attachée au data set de sortie nommé TWO.

proc transpose data=one out=two (drop=_name_);
   by pat_id;
   var visit_dt;
run;

pat_id         COL1         COL2         COL3

   1      25MAR2007    15OCT2007    01JUL2007
   2      14APR2007    08AUG2007            .
   3      16OCT2007            .            .

3.2 Une colonne propre à une visite donnée grâce à l’instruction ID : On remarque que pour le premier patient, la visite du 15 octobre est citée avant celle du 1er juillet. En d’autres termes, une colonne donnée ne correspond pas à une visite donnée mais à l’ordre des données dans le fichier source. De la même manière, la deuxième visite du troisième patient apparaît dans la première colonne.

Pour que chaque colonne corresponde à un numéro de visite donné, on fait appel à l’instruction ID suivie du nom de la variable définissant la colonne. Dans notre cas, il s’agit de la variable VISIT.

proc transpose data=one out=two (drop=_name_);
   by pat_id;
   var visit_dt;
   id visit;
run;

pat_id          _18          _70          _50

   1      25MAR2007    15OCT2007    01JUL2007
   2      14APR2007            .    08AUG2007
   3              .            .    16OCT2007

3.3 Des noms de colonnes personnalisés grâce à PREFIX = : Maintenant chaque colonne correspond à une visite en particulier. Comme les numéros de visites sont des nombres et que les variables de SAS ne peuvent commencer par un chiffre, SAS ajoute automatiquement un tiret bas devant. Pour donner un nom un peu plus parlant, on peut ajouter un préfixe à ces noms de colonne.

proc transpose data=one out=two (drop=_name_) prefix=VISIT;
   by pat_id;
   var visit_dt;
   id visit;
run;

pat_id      VISIT18      VISIT70      VISIT50

   1      25MAR2007    15OCT2007    01JUL2007
   2      14APR2007            .    08AUG2007
   3              .            .    16OCT2007 

3.4 Lister toutes les variables commençant par un nom donné

Avoir une série de variables commençant par le même préfixe présente des avantages car SAS permet d’y référer très simplement.

La syntaxe SAS : Pour lister toutes ces variables, il suffit de faire suivre le préfixe de deux points. Dans notre exemple, toutes les variables commençant par le mot VISIT sont listées avec VISIT:.

Voici quelques exemples d’applications de cette syntaxe :

  • un PROC TRANSPOSE : lister les variables à transposer
  • une option KEEP/DROP : lister les variables à garder ou à supprimer
  • un ARRAY : lister les variables définissant l’array.

Annexe :

data one;
   input pat_id visit visit_dt date9.;
   format visit_dt date9.;
   datalines;
1 18 25MAR2007
1 70 15OCT2007
1 50 01JUL2007
2 18 14APR2007
2 50 08AUG2007
3 18 16OCT2007
;
run;

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Empiler des data sets

mai 22, 2008

Ajouter des lignes à un data set en utilisant celles d’un autre data set, c’est possible avec SAS. Selon les particularités du data set, une ou plusieurs méthodes sont disponibles. Trois data sets en fin d’articles sont disponibles pour tester les différentes méthodes.

1.  L’instruction SET dans un data step offre probablement le plus de flexibilité 

Groupées les données : La souplesse de l’instruction SET vient notamment de l’instruction BY. Sans cette instruction, toutes les données du premier data set sont lues et ajoutée au data set final. Puis, seulement après les données du data set suivant sont ajoutées. Si on veut que les lignes apparaissent dans un ordre précis défini par une instruction BY, les données doivent être préalablement triées dans cet ordre. 

Deux data sets et plus : en outre, plus de deux data sets peuvent êtes mis bout à bout. Les premières données qui s’afficheront seront celles du premier data set listé dans l’instruction SET.

Autorise un nombre de variables différent : A l’exception des variables listées dans une instruction BY, les data sets n’ont pas besoin d’avoir les même variables. La variable présente dans seulement certains data sets sera présente au final. Des valeurs manquantes seront ajoutées si besoin.

Même longueur et type pour les variables communes : Il est néanmoins important que certains attributs des variables présentes dans plusieurs data sets soient identiques.

  • Longueur : SAS utilisera la longueur de la première variable lue. Si la longueur de la seconde variable est plus grande, les valeurs, textes notamment, seront tronquées.
  • Type numérique ou caractère: L’attribut sur le type de la variable est aussi essentiel. SAS aura des problèmes en lisant à la fois des variables numériques et caractères du même nom.
  • Nom de variable : Si les variables ont des noms différents. Il est possible de les renommer préalablement avec l’option RENAME.

Un nom de data set au choix : par ailleurs, on peut donner un nouveau nom au data set créé

La syntaxe du data set toujours disponible : enfin, les mêmes manipulations qu’avec une instruction SET avec un seul data set peuvent êtes effectuées. Les options (IN=) sont disponibles pour établir des conditions basées sur le data set source.

data seq_all;
   set seq1 seq2 seq3;
run;

SAS Online Doc : The SET Statement

2. La procédure DATASETS (et PROC APPEND) peut s’avérer plus performante

La procédure DATASETS dispose de l’instruction APPEND. Cette procédure est plus récente que sa jumelle PROC APPEND. Elle propose d’autres instructions fortement utiles comme COPY et DELETE.

  • Nombre de data sets d’entrée: Ici, il est impératif d’avoir deux et seulement deux data sets pour une jointure donnée.
  • Structure des data sets d’entrée : Chaque data set doit avoir les mêmes variables.
  • Nom du data set de sortie : Le data set final portera le nom du data set listé dans la base.
  • Performances : APPEND pourra s’avérer plus performant si le data set défini dans la base est large. En effet, dans ce dernier cas, seul les observations du deuxième data set sont lues intégralement.

Priorité dans l’usage des bibliothèques : Dans l’exemple suivant, le data set SEQ1, SEQ2 et SEQ3 sont dans la bibliothèque WORK. Si aucune bibliothèque n’est donnée dans l’instruction APPEND, SAS utilise celle définie dans l’instruction PROC DATA SETS. Et comme aucune n’y est précisée, cela revient à utiliser la bibliothèque temporaire (WORK le plus souvent).

proc datasets;*lib=work;
   append base=seq1 data=seq2;
   *append base=work.seq1 data=work.seq2;
   append base=seq1 data=seq3;
run;

Voici la même manipulation avec PROC APPEND.

proc append base=seq1 data=seq2;
*proc append base=work.seq1 data=work.seq2;
run;
proc append base=seq1 data=seq3;
run;

Vous pouvez vous reporter à la documentation SAS :The DATASETS Procedure et consulter l’instruction APPEND. On y rappelle notamment quand le data set de la base (BASE=), les options DROP, KEEP et RENAME ne sont pas exécutées.

3. Au final pas de doublons avec l’UNION d’une PROC SQL

Important : L’UNION de deux data sets avec une PROC SQL enlèvera les doublons. Il est donc important de savoir s’il y a des doublons qui sont à enlever ou non.

Ici, on peut faire l’union de plus de deux data sets. Ils devront néanmoins tous avoir les mêmes variables.

proc sql;
   create table seq_all as
      select * from seq1
   union
      select * from seq2
   union
      select * from seq3;
quit;

4. Insérer de nouvelles observations extraites d’un autre data set

Il est possible aussi d’ajouter les observations avec l’instruction INSERT INTO. Le data set d’origine est alors actualisé. Dans l’exemple ci-dessous on ajoute seulement les observations des data sets SEQ2 et SEQ3 s’il si le test mesure la pression systolique (Systolic Blood Pressure, SBP).

NOTE : Il est important de sélectionner les observations à ajouter d’un data set différent de celui à mettre à jour. Sinon, SAS risque de rencontrer des problèmes. Voir la SAS Online Doc: INSERT Statement pour plus de précisions.

proc sql;
  insert into seq1
     select *
     from seq2
     where test_nom=‘SBP’;
  insert into seq1
     select *
     from seq3
     where test_nom=‘SBP’;
quit;

Annexe :

data seq1;
   length test_nom $3 test_unit $4;
   input test_nom $ test_seq test_val test_unit $;
   datalines;
SBP 1 120 mmHg
DBP 1 80 mmHg
DBP 1 80 mmHg
;
run;

data seq2;
   length test_nom $3 test_unit $4;
   input test_nom $ test_seq test_val test_unit $;
   datalines;
SBP 2 115 mmHg
DBP 2 85 mmHg
;
run;

data seq3;
   length test_nom $3 test_unit $4;
   input test_nom $ test_seq test_val test_unit $;
   datalines;
SBP 3 117 mmHg
DBP 3 81 mmHg
;
run;

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5 options courantes de PROC REPORT

avril 4, 2008

Après avoir vu les notions de bases de PROC report, je vous propose 5 points de syntaxe que j’utilise régulièrement pour un résultat un peu plus personnalisé.

  • Les points 1 et 2 sont des options de l’instruction PROC REPORT.
  • Le point 3 concerne l’instruction COLUMN.
  • Les points 4 à 5 servent dans les instructions DEFINE.

En fin d’article, vous avez un exemple de syntaxe pour mieux cerner le tout.

1. Changer le symbole coupant les mots pour l’utiliser comme du texte : par défaut, la barre inclinée (/) est le symbole pour les sauts à la ligne dans le titre des colonnes et les valeurs textes. Du coup, si on veut considérer celui-ci comme du texte à part entière, il faut définir un autre caractère pour couper le texte. Par exemple, on peut utiliser le symbole dièse # dans l’option SPLIT=’…’ de l’instruction PROC REPORT

2. Affichez les valeurs manquantes : lorsque des valeurs sont groupées, SAS ignore par défaut les valeurs manquantes (missing et special missing). Pour changer cela, il faut précisez l’option MISSING dans l’instruction PROC REPORT, avec GROUP, ORDER ou ACROSS. Un exemple de la documentation en ligne illustre ce sujet. How PROC REPORT Handle Missing Values. Les valeurs manquantes d’ANALYSIS et DISPLAY restent affichées.

3. Un titre pour plusieurs colonnes : il est possible d’ajouter un titre commun à plusieurs colonnes. Pour cela, il faut agir sur l’instruction COLUMN. Les variables concernées sont listées entre parenthèses. Le nom commun est donné entre guillemets en premier dans les parenthèses.

4. Définir la largeur des colonnes : pour définir la largeur de la colonne, il existe l’option WIDTH=. Cette largeur peut ne pas être suffisante pour afficher tout le texte. Mais, heureusement, il y a l’option FLOW. Celle-ci fait apparaître le texte sur plusieurs lignes, s’il n’y a pas assez de place sur une seule. Cela évite à celui-ci d’être coupé.

Même si, a priori, le texte est contenu dans la largeur défini, il est donc conseillé d’utiliser l’option FLOW pour éviter des coupures involontaires ou repérer plus facilement des textes plus longs que prévus.

5. Et les formats ? : Les formats s’utilisent indifféremment en option dans les instructions DEFINE avec un signe égal ou dans une instruction FORMAT.

Exemple :

proc report data=mesresultats nowd
split=‘#’
missing;
column pays patient_id
(‘Statistiques’ cnt pct);
define pays / display ‘Pays’
format=$cntry.;
define patient_id / display ‘ID’;
define cnt / display ‘N’;
define pct / display ‘%’;
*format pays $cntry.;
run;

NOTE 1 : Les options HEADLINE, HEADSKIP et les tirets bas pour entourer un titre commun à plusieurs colonnes n’ont pas été mentionnés ici car ils perdent leur intérêt avec un ODS RTF.

NOTE 2 : La modification de l’apparence peut-être amélioré en changer le « style » au niveau local c’est-à-dire dans la procédure REPORT ou au niveau global, en créant ou actualisant le Template de la procédure REPORT. Cela pourrait faire l’objet de plusieurs articles tant le sujet est vaste.