Posts Tagged ‘option’

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SAS 9.2. : WARNING avec PROC SQL et l’option UNDO_POLICY=NONE

janvier 6, 2013

Depuis SAS 9.2, un nouveau WARNING apparaît dans la log quand le nom de la table SAS d’entrée est le même que le nom de la table SAS de sortie. Pour éviter ce message, l’option undo_policy=none est à ajouter dans l’instruction proc sql;. SAS support prévient néanmoins que l’usage du même nom en entrée et en sortie présente un risque et que l’option enlève l’avertissement mais pas le risque.

1. Le message dans la log

WARNING: CREATE TABLE statement recursively references the target table

 

2. Exemple

Ce code générerait le warning avec SAS 9.2 si l’option undo_policy=none n’était pas utilisée.

proc copy in=sashelp out=work;
   select class;
run;

proc sql undo_policy=none;
   create table class as 
   select name, age
   from class;
quit;

 

En savoir plus

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Aller-Retour entre dataset et catalogue de formats 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

h1

SAS 9.2 et PROC SORT : Quel est l’effet de l’option – sortseq=ascii (numeric_collation=on) ?

avril 10, 2011

Recherchez l’effet de l’option SAS 9.2 de la procédure PROC SORT : sortseq=ascii (numeric_collation=on),  une option qui manquait vraiment pour le tri de variables alphanumérique.

Pour cela, il vous suffit d’exécuter l’exemple suivant.

data one;
length x $10;
input x $;
datalines;
1
10
A
a
b
B
20
2
;
run;

proc sort data=one
out=nooption;
by x;
run;

proc sort data=one
out=withoption
sortseq=ascii (numeric_collation=on);
by x;
run;

title ‘No option’;
proc print data=nooption;
run;

title ‘With option’;
proc print data=withoption;
run;

Lecture Complémentaire

  • Trier les données par ordre croissant et décroissant
  • Tout sur l’instruction BY
  • SAS Online Doc 9.2: The PROC SORT Procedure
  • h1

    Des options pour se débarrasser de WARNING de SAS 9.2

    août 18, 2010

    Avec SAS 9.1.3 et SAS9.2 de nouveaux warning apparaissent. En voici deux que vous pouvez faire disparaître dans le cas où ils ne reflètent pas un problème dans votre programme.

    1. Avec PROC SQL, je crée une nouvelle table du même nom que la table source.
    2. Dans un data set je réduis la longueur d’une variable

    1. Utiliser le même nom de data set en entré et en sortie avec PROC SQL

    Pour illustrer le sujet, je vais d’abord créer un data set appelé ONE avec deux variables X et Y.

    data one;
    x=‘A’;
    y=‘B’;
    run;

    Ensuite je vais créer avec PROC SQL un nouveau data set du même nom ONE qui ne contiendra que la variable X.

    proc sql;
    create table one as
    select x
    from one;
    quit;

    Le message dans la log ressemble à ceci:
    WARNING: This CREATE TABLE statement recursively reference the target table. A consequence of this is a possible data integrity problem.

    Pour ne plus avoir ce message dans la log, ajouter l’option UNDO_POLICY=NONE

    proc sql undo_policy=none;
    create table one as
    select x
    from one;
    quit;

    Ce cas existe depuis SAS 9.1.3.

    2. Réduire la longueur d’une variable dans une étape data

    Une solution pour changer la longueur d’une variable est de définir sa longueur dans une instruction LENGTH avant de lire les données avec un SET par exemple.

    Depuis SAS 9.2, si la nouvelle longueur est plus petite que l’ancienne un WARNING apparaît dans la log. Ceci est une bonne chose car cela vous permet de repérer d’éventuelles coupures (truncations) de vos données.

    Dans certains cas cependant, vous savez pertinemment que le nombre de caractères dans données est au plus X et que dès lors elles ne seront pas coupées en réduisant la longueur.

    Vous pouvez vous épargner le warning en encadrant votre étape data des options globales VARLENCHK=nowarn et VALENCHK=warm.

    Je vous conseille d’appliquer cette option localement afin de pouvoir continuer à repérer d’autres coupures potentielles non prévues.

    data two;
    length x $32;
    x=‘A’;
    run;

    data two_a;
    length x $1;
    set two;
    run;

    WARNING : Multiple lengths were specified for the variable x by input data set(s). This may cause truncation of data.

    options varlenchk=nowarn;
    data two_b
    length x $1;
    set two;
    run;
    options varlenchk=warn;

    Notez cependant, qu’avec SAS 9.1.3 ou SAS 9.2, un warning apparaît dès lors que la variable est donnée dans une instruction BY. L’option VARLENCHK de SAS 9.2 ne vous enlèvera pas le warning. Je vous conseille donc de changer votre longueur au préalable si vous ne voulez pas ce WARNING.

    data two_b;
    length x $1;
    set two;
    by x;
    run;

    WARNING: Multiple lengths were specified for the BY variable x by input data sets and LENGTH, FORMAT, INFORMAT statements. This may cause unexpected results.

    Lectures complémentaires :

    h1

    Une option SAS 9.2 pour ODS PDF : répéter une valeur groupée sur plusieurs pages

    août 3, 2010

    Lorsque vous construisez un listing avec ODS PDF et PROC REPORT l’option GROUP de l’instruction DEFINE sert à n’afficher chaque valeur de la variable concernée qu’une seule fois.

    Hors, si cette valeur s’applique aux observations de plusieurs pages, elle ne sera pas répétée à moins d’ajouter l’option SPANROWS nouvelle avec SAS 9.2.

    Cette options ne fonctionne pas actuellement avec ODS RTF.

    Voici un exemple pour tester par vous même.

    1. Le setting

    Par simple soucis de présentation, quelques instructions de paramétrage sont données.

    • Enlever le titre par défaut avec l’instruction TITLE.
    • Enlever la date et le numéro de page par défaut et alignez le résultat à gauche.
    • Créer un format caractère SEX où M réfère à Garçon et F à Fille.


    *——————————————–;
    * Setting;
    *——————————————–;

    title;
    options nodate nonumber nocenter;

    proc format;
    value $ sex ‘M’=‘Garçon’
    ‘F’=‘Fille’;
    run;

    2. Préparation des données

    Afin d’avoir assez de données le fichier CLASS est multiplié par 5. Les noms sauvegardés dans la variable NAME sont incrémentés d’un nombre.

    *——————————————–;
    * 2. Data Preparation;
    *——————————————–;

    data class;
    set sashelp.class;
    output;
    name=cats(name,’1′);
    output;
    name=cats(name,’2′);
    output;
    name=cats(name,’3′);
    output;
    name=cats(name,’4′);
    output;
    name=cats(name,’5′);
    output;
    run;

    3. Reporting

    Enfin la section qui nous intéresse vraiment : générer un fichier .RTF et un fichier .PDF avec l’option SPANROWS et voir que que seul ODS RTF tient compte de cette option pour répéter l’observation en début de chaque nouvelle page.


    *——————————————–;
    * 3. Reporting;
    *——————————————–;

    ods listing close;
    ods rtf file=‘C:\sasref\test1.rtf’;
    ods pdf file=‘C:\sasref\test1.pdf’;


    proc report data=class spanrows nowd;
    column sex name;
    define sex / group ‘Sexe’;
    define name / display ‘Nom’ ;
    run;


    ods pdf close;
    ods rtf close;
    ods listing;

    h1

    Quand l’option NOLABEL réserve des surprises !

    février 22, 2010

    L’option global NOLABEL permet notamment de ne pas afficher les labels dans un PROC SQL. Comme tout option globale, il est courant d’ajouter ce type d’instruction en début de programme. Est-ce que cette option a des conséquences sur l’allocation des libellés sur les variables ou ailleurs ?

    1. Assigner un label aux variables du data set CLASS

    Dans l’exemple qui suit un data set CLASS est créé. Un libellé est ajouté aux variables NAME et HEIGHT. Au préalable l’option global NOLABEL est ajoutée.

    options nolabel;

    data class;
    label name = ‘Nom’ height=‘Taille’;
    set sashelp.class;
    run;

    2. Que constate t-on lorsque l’option NOLABEL est active ?

    En consultant la description des données avec un PROC CONTENTS ou un PROC SQL, les labels n’apparaissent pas.

    proc contents data=class varnum;
    run;


    proc sql;
    select name, label
    from dictionary.columns
    where upcase(libname)=‘WORK’ and
    upcase(memname)=‘CLASS’;
    quit;


    3. Que se passe t-il une fois que l’option LABEL est de nouveau active ?

    Une fois l’option LABEL actif, les libellés sont bien assignés aux variables. Ils ne sont simplement invisibles tant que l’option NOLABEL est active.

    options label;

    proc contents data=class varnum;
    run;

    proc sql;
    select name, label
    from dictionary.columns
    where upcase(libname)=‘WORK’ and
    upcase(memname)=‘CLASS’;
    quit;

    h1

    Récupérer la valeur d’une option système dans une macro variable, %SYSFUNC(GETOPTION())

    avril 30, 2009

    Les options SAS modifiables au moyen de l’instruction globale OPTIONS peuvent être retrouvées dans une étape data ou autre au moyen de %SYSFUNC(GETOPTION()).

    Par exemple, cette semaine, j’ai eu besoin de savoir combien de caractères par ligne je pouvais entrer dans ma sortie (fenêtre OUTPUT). En d’autres termes, je voulais connaître la LINESIZE et en fonction d’elle ajuster les colonnes de mon listing généré au moyen d’un simple PROC REPORT.

    1. Lire dans la LOG l’information

    L’instruction PROC OPTIONS permet de lister toutes les options dans la fenêtre LOG de SAS. En ajoutant OPTION=, l’affichage est réduit à la seule option LINESIZE.

    proc options option=linesize;
    run;

    Dans notre exemple, l’option LINESIZE est de 91. Jusqu’à 91 caractères pourront être affichés sur une même ligne avec un PROC PRINT ou autre.

    LINESIZE=91 Line size for SAS log and SAS procedure output
    NOTE: PROCEDURE OPTIONS used (Total process time):
    real time 0.00 seconds
    cpu time 0.00 seconds

    2. Sauvegarder l’information dans une macro variable

    Pour illustrer la syntaxe %SYSFUNC(GETOPTION()), je choisi de sauvegarder l’information dans une macro variable appelée CURRENT_LS. Cette valeur est ensuite affichée dans la LOG au moyen de l’instruction %PUT.

    %let current_ls=%sysfunc(getoption(linesize));
    %put &current_ls.;

    Vous pouvez directement inclure %SYSFUNC(GETOPTION()), dans une instruction globale comme TITLE si vous le souhaitez.

    La liste des options du système SAS est grande. A vous d’explorer les possibilités que vous offre cette notation.

    h1

    Sauvegarder une résolution de macro dans un fichier externe (l’option MFILE)

    février 2, 2009

    Le programme SAS généré par un appel de macro peut être sauvegardé dans un fichier externe grâce à l’option globale MFILE. Quel est l’intérêt ? Comment concrètement cela se programme t-il ?A quoi ressemble le résultat ? C’est ce que je vous propose de découvrir dans cet article.

    1. Quel est l’intérêt de sauvegarder le code généré par une macro?

    • La résolution d’une macro dans la log avec l’option globale MPRINT est agrémenté d’information cachant le cœur du programme. Un accès au programme seul facilite la lisibilité.
    • Extraire le code permet de l’exécuter morceau par morceau afin de s’assurer que la demande faite à SAS correspond à ses attentes et éventuellement trouver la cause d’un problème (to debug).

    Le même type d’approche est possible avec un programme généré dans un DATA _NULL_.

    2. Un exemple pour créer une étape data avec six instructions similaires

    Dans cet exemple, le langage macro est utilisé pour générer six instructions dans une étape data au moyen d’une boucle.

    A chaque nouvelle instruction une nouvelle variable est créée.

    • Elle contient un nombre aléatoire extrait au moyen de la fonction RANUNI et sa racine variant de 1 à 6.
    • Cette valeur est multipliée par 49 dans un premier temps.
    • La valeur entière inférieure est gardée dans un second temps au moyen de la fonction FLOOR.
    options mprint mfile;
    filename mprint 'C:/sasref/eg_mfile.sas';
    %macro eg_mfile;
       data test;
          %do i=1 %to 6;
          var&i. = floor(ranuni(&i.)*49);
          %end;
       run;
    %mend eg_mfile;
    %eg_mfile;

    2 points à respecter : On prendra bien soin de garder l’option MPRINT dans l’instruction OPTIONS et d’utiliser MPRINT comme nom de FILENAME.

    3. Visualiser le contenu du fichier EG_MFILE.SAS

    Le fichier EG_MFILE.SAS contient le contenu suivant :

    data test;
    var1 = floor(ranuni(1)*49);
    var2 = floor(ranuni(2)*49);
    var3 = floor(ranuni(3)*49);
    var4 = floor(ranuni(4)*49);
    var5 = floor(ranuni(5)*49);
    var6 = floor(ranuni(6)*49);
    run;

     Alors que la log, elle, contient des informations supplémentaires exploitables beaucoup moins rapidement.

    MPRINT(EG_MFILE):   data test;
    MPRINT(EG_MFILE):   var1 = floor(ranuni(1)*49);
    MPRINT(EG_MFILE):   var2 = floor(ranuni(2)*49);
    MPRINT(EG_MFILE):   var3 = floor(ranuni(3)*49);
    MPRINT(EG_MFILE):   var4 = floor(ranuni(4)*49);
    MPRINT(EG_MFILE):   var5 = floor(ranuni(5)*49);
    MPRINT(EG_MFILE):   var6 = floor(ranuni(6)*49);
    MPRINT(EG_MFILE):   run;

    Source : redscope.info/node/584 (ce site n’existe plus)

    h1

    Lire des données d’un fichier .TXT sans perdre d’information (les options d’INFILE)

    novembre 7, 2008

    L’accès à des données contenues dans un fichier externe du type .TXT se fait sous SAS par l’intermédiaire d’une étape data et de l’instruction INFILE. Plusieurs options sont possibles pour cette instruction. Il est important de connaître les forces et faiblesses de chacune afin de faire le bon choix. Cet article vous présentera dans un premier temps le fichier .TXT qui servira d’exemple. En premier lieu, il sera appelé avec l’option FLOWOVER, l’option par défaut. Puis, cela sera le tour des options TRUNCOVER et MISSOVER/PAD.

    1. Aperçu sur les données contenu dans le fichier .TXT

    Afin de montrer les nuances entre les options FLOWOVER, TRUNCOVER et MISSOVER, un fichier EG_INFILE.TXT est créé. Ce fichier contient les données pour deux variables caractères CNTRY (country) et CNT (count).

    Dans l’aperçu qui suit, j’ai remplacé les espaces par des points afin de vous puissiez visualiser la différence que peuvent créer certains espaces.

    • La première ligne contient 2 caractères
    • Les seconde et troisième lignes contiennent 12 caractères
    • L’avant dernière ligne n’en contient que 4
    • La dernière en contient 12 si on inclus les espaces de fin.

    Note : « e.g. » est la version raccourcie de « example » en anglais. C’est donc notre équivalent de « ex ».

    IT
    CA.12.......
    BE.123456789
    KR.
    MY.2
    FI.1........

    Le choix du FILENAME : Par choix, je crée un mot SASREF qui désigne le chemin d’accès au fichier EG_INFILE.TXT. Cela évitera d’avoir à recopier le chemin dans chaque étape data. Toute mise à jour ou correction du chemin d’accès se fera en une seule fois évitant tout oubli.

    filename sasref 'C:/sasref/eg_infile.txt';

    Note : Il est important de définir une longueur pour les variables caractères. Sinon les variables ayant plus de 8 caractères sont tronquées. Dans notre cas, la valeur 123456789 deviendrait 12345678.

    2. FLOWOVER, l’option par défaut

    Par défaut, SAS applique l’option FLOWOVER avec une instruction INFILE. Ainsi l’instruction INFILE mise en commentaire, en ajoutant une étoile en tête d’instruction, donnerait le même résultat que celle active.

    data eg_flowover;
       infile sasref;
       *infile sasref flowover;
       length cntry $2 cnt $9;
       input cntry $ cnt $;
    run;

    L’aperçu qui suit montre très clairement que SAS continu sa lecture sur la ligne suivante s’il n’a pas trouvé une valeur pour chaque variable dans la ligne actuelle.

    • Créer la première ligne d’observations : En ligne 1, il manque une valeur pour CNT. SAS va en ligne deux et récupère la première valeur. Il ignorera toutes les valeurs qui peuvent exister sur le reste de la ligne. Il lui a donc fallu deux lignes en entrée pour créer une ligne en sortie.
    • Créer la seconde ligne d’observations : après avoir lu les deux premières lignes, SAS passe à la troisième ligne pour créer la seconde ligne d’observations. Il trouve son bonheur ici puisqu’il y a une valeur par variable.
    • Créer la troisième ligne d’observations : à la ligne suivante, il manque de nouveau une valeur. SAS assigne la valeur KR à la variable CNTRY. Mais ne trouvant pas de valeur pour la variable CNT, il passe à la ligne suivante et trouve la valeur MY.
    • Créer la quatrième et dernière ligne d’observations : il ne reste a SAS plus qu’une ligne de disponible dans le fichier d’entrée. Cette ligne contient une observation par variable. SAS est content avec.
    cntry  cnt
    
      IT   CA
      BE   123456789
      KR   MY
      FI   1

    3. L’option TRUNCOVER empêche le passage à la ligne et ne se formalise pas des longueurs

    L’option TRUNCOVER palie à ce problème en empêchant à SAS d’aller voir à la ligne suivante

    data eg_truncover;
       infile sasref truncover;
       length cntry $2 cnt $9;
       input cntry $ cnt $;
    run;

    Le résultat est comme escompté : 

    cntry   cnt
      IT
      CA    12
      BE    123456789
      KR
      MY    2
      FI    1

    4. L’option MISSOVER empêche le passage à la ligne

    Les limites de l’option MISSOVER avec un INFILE : L’option MISSOVER est une autre option possible de l’instruction INFILE. Elle présente néanmoins une limite due à des espaces.

    data eg_missover;
       infile sasref missover;
       length cntry $2 cnt $9;
       input cntry $ cnt $;
    run;

    Dans l’exemple, la valeur de CNT (2) quand CNTRY=MY disparaît, alors quela valeur de CNT (1) quand CNTRY=FI reste. Alors que la Qu’est ce qui a provoqué cela ?

    Vous souvenez vous de la remarque concernant les espaces en fin de ligne dans la première section de cette article. SAS recherche 9 caractères pour créer une valeur pour CNT. Hors quand CNTRY=MY, il n’en trouve qu’un. Cela ne le satisfait pas. Comme, avec MISSOVER, il ne peut pas aller voir sur la ligne d’après. Il se contente de mettre une valeur manquante.

    cntry   cnt
    
      IT   
      CA    12
      BE    123
      KR   
      MY   
      FI    1

    L’équivalent de TRUNCOVER : L’option MISSOVER en combinaison avec l’option PAD fournira le même résulat que l’option TRUNCOVER. Autant donc utiliser un seul mot en la personne de TRUNCOVER.

    data eg_missover_pad;
       infile sasref missover pad;
       length cntry $2 cnt $9;
       input cntry $ cnt $;
    run;

    Le cas particulier du DATALINES : MISSOVER avec un DATALINES ne rencontre pas le problème des blancs de fin de ligne manquants.

    data eg_missover;
       infile datalines missover;
       length cntry $2 cnt $9;
       input cntry $ cnt $;
       datalines;
    IT
    CA 12
    BE 123456789
    KR
    MY 2
    FI 1
    ;
    run;

    Conclusion

    Nous avons vu un cas particulier de l’instruction INFILE : lecture d’un fichier dans lequel chaque ligne est sensée représenter une ligne d’observations.

    Par défaut, SAS recherche autant d’emplacements (texte ou espaces) dans le fichier qu’il lit que celui donné par la longueur d’une variable. Faute de quoi SAS jetera un coup d’oeil à la ligne suivante (FLOWOVER) ou ignorera certaines valeurs (MISSOVER) selon l’option indiquée dans l’instruction INFILE.

    L’option TRUNCOVER répond aux deux problèmes (passage à la ligne et manque de place sur une ligne). Il est donc judicieux de privilégier l’option TRUNCOVER sur MISSOVER pour ce problème précis.

    h1

    Combien de contrats ai-je au total ? (2/5) RETAIN

    novembre 3, 2008

    Après un premier article faisant appel à la procédure SQL pour identifier le nombre total de contrats d’un type donné à partir d’un data set SAS, voici comment un compteur dans une étape data peut résoudre le problème.

    1. Renommer des variables

    • Avoir les mêmes noms en entrée et en sortie : Dans le cas présent, il faut définir de nouvelles variables ayant un nom différent de ceux existant. Pour avoir quand même au final le même nom qu’au départ, j’ai choisi de renommer mes variables d’origines rendant leur ancien nom de nouveau disponible.
    • Quel nom pour les variables ? Ces variables portent un nom commençant par un tiret bas (underscore). Cela permet d’avoir un nom toujours parlant et de les supprimer rapidement avec _: (supprimer toutes les variables commençant par un tiret bas).
    data solution2 (drop=_: );
       set contrats (rename=(tel=_tel
                             habitat=_habitat);
       *...;
    run;

    D’autres variables sont supprimées :

    • La variable CLIENT disparaît dès de départ car il ne sert pas dans notre cas.
    • La variable NB_CNTR disparaît seulement à la fin car elle va servir pour faire nos calculs.
    data solution2 (drop=_: nb_contr);
       set contrats (drop=client
                     rename=(tel=_tel
                             habitat=_habitat);
       *...;
    run;

    2. Créer un compteur

    Une fois les variables d’origine renommées, les variables TEL et HABITAT sont initialisées à 0 avec un RETAIN. Cela veut dire que pour toutes les observations, ces variables ont dans un premier temps la valeur 0. SAS lit les observations les une après les autres. A chaque fois qu’une valeur de TEL est changée toutes celles qui suivent le sont aussi. C’est le principe du RETAIN.

    data solution2 ;*(...);
       set contrats ;*(...);
       retain tel 0
              habitat 0;
       tel     = tel     + nb_cntr * _tel;
       habitat = habitat+  nb_cntr * _habitat;
    run;

    SAS initialise les variable TEL et HABITAT : Tout d’abord TEL=0 et HABITAT=0.

    nb_cntrt _tel _habitat tel habitat
        5      1      0     0     0
        1      1      0     0     0
        2      0      1     0     0
        1      1      0     0     0
        3      0      1     0     0
        2      1      0     0     0

    SAS lit la première ligne du data set : A la lecture de la première ligne du data set CONTRATS, la variable TEL est mise à jour. Sachant que pour la première observation, il a 5 contrats (NB_CNTRT=5 et _TEL=1), la première valeur de TEL est égale à 5 et toutes celles qui suivent aussi.

    nb_cntrt _tel _habitat tel habitat
        5      1      0     5     0
        1      1      0     5     0
        2      0      1     5     0
        1      1      0     5     0
        3      0      1     5     0
        2      1      0     5     0

    SAS lit la seconde ligne du data set : A la lecture de la seconde observation, on ajoute 1*1 à 5. Le résultat (la valeur 6) se répercute sur toutes les observations de la variable TEL.

    nb_cntrt _tel _habitat tel habitat
        5      1      0     5     0
        1      1      0     6     0
        2      0      1     6     0
        1      1      0     6     0
        3      0      1     6     0
        2      1      0     6     0

    SAS lit la troisième ligne du data set : A la lecture de la troisième observation, la valeur de TEL ne change pas car on ajoute zéro (0+2*0). Par contre, celle d’HABITAT change.

    nb_cntrt _tel _habitat tel habitat
        5      1      0     5     0
        1      1      0     6     0
        2      0      1     6     2
        1      1      0     6     2
        3      0      1     6     2
        2      1      0     6     2

    A la fin : Au final, le data set a cette forme. Ce qui nous intéresse ici ce sont les valeurs 9 et 5 de la dernière ligne d’observations.

    nb_cntrt _tel _habitat tel habitat
        5      1      0     5     0
        1      1      0     6     0
        2      0      1     6     2
        1      1      0     7     2
        3      0      1     7     5
        2      1      0     9     5

    3. Garder la dernière observation

    A présent, il s’agit de ne garder que la dernière observation. On commence par créer une variable EOF par l’intermédiaire de l’option END= dans l’instruction SET. Le nom de la variable ici fait référence à l’expression End of File. Mais vous êtes libre de choisir le nom qui vous convient.

    • Une option sans parenthèses : On notera que END= est une option de l’instruction SET et non une option du data set CONTRATS. C’est la raison pour laquelle elle n’apparaît pas entre parenthèses.
    • Une option en fin d’instruction : Les options du data set listées entre parenthèses doivent suivre immédiatement le nom du data set. L’option END= ne peut être ajoutée qu’après.

    Cette variable (EOT) a deux particularités :

    • Une variable temporaire : D’une part, elle ne sera pas conservée dans le data set final SOLUTION2 ;
    • Une variable binaire : D’autre part, la variable est binaire ; elle prend la valeur 1 pour la dernière observation, 0 autrement.
    data solution2 (...);
       set contrats (...) end=eof;
       *retain ...;
       *tel=...;
       *habitat=...;
       if eof then output;
       *if eof=1 then output;
    run;

    La condition : Dans la condition qui suit, seule la dernière observation d’EOT a la valeur 1. C’est donc la seule qui est retenue dans la condition. Le « =1 » est implicite dans la condition. C’est pour cela que les deux instructions, celle active et celle en commentaire, sont identiques.

    L’action basée sur la condition : Le mot OUTPUT redirige la ligne sélection avec la condition dans le data set final SOLUTION2.

    A dans huit jours, pour retrouver une solution avec PROC MEANS.

    Annexe : Rappel sur les données et l’étape data dans son ensemble :

    data contrats;
       input client $ nb_cntr tel habitat;
       datalines;
    a 5 1 0
    b 1 1 0
    c 2 0 1
    d 1 1 0
    e 3 0 1
    f 2 1 0
    ;
    run;
    
    data solution2 (drop=_: nb_cntr);
       set contrats (drop=client
                     rename=(tel=_tel
                             habitat=_habitat)
                     end=eof;
       retain tel 0
              habitat 0;
       tel     = tel     + nb_cntr * _tel;
       habitat = habitat + nb_cntr * _habitat;
       if eof then output;
    run;
    h1

    Copier la structure d’un data set et se séparer des données

    octobre 16, 2008

    Sous SAS, comment récupérer les caractéristiques d’un data set dans un autre data set sans les données et ainsi s’épargner un travail occasionnel mais qui peut vite devenir fastidieux ? Le nom des variables, leur position dans le data set et leurs autres attributs (type, longueur, format, informat) forme la structure d’un data set. Pour les récupérer, deux notations sont offertes : l’option OBS= dans une étape data et le mot LIKE dans une procédure SQL.

    1. Créer le data set servant d’exemple

    Pour illustrer les deux notations, nous partirons d’un data set nommé CLASS contenant une ligne d’observations et trois variables :

    • le nom de l’élève (NAME),
    • la date de début du cursus (SDT pour starting date) et
    • la date de fin du cursus (EDT pour ending date).

    data class;
    attrib name length=$15 label=‘Nom’
    sdt informat=date9. format=date9. label=‘Starting Date’
    edt informat=date9. format=date9. label=‘Ending Date’;
    input name $ sdt edt;
    datalines;
    Charline 06OCT2006 15JUN2007
    ;
    run;

    Un PROC CONTENTS résumera les attributs des variables de la manière suivante :

    proc contents data=class;
    run;

    # Variable Type Len Pos Format Informat Label

    3 edt Num 8 8 DATE9. DATE9. Ending Date
    1 name Char 15 16 Nom
    2 sdt Num 8 0 DATE9. DATE9. Starting Date

    1. Créer un data set vide

    Dans cette première partie, un data set SQL_SOLUTION et ETAPE_DATA sont créés. Les deux ont la même structure

    La procédure SQL : Au lieu de désigner toutes les variables à garder après un AS SELECT, on passe directement au data set de référence en l’introduisant avec le mot LIKE.

    proc sql;
    create table sql_solution like class;
    quit;

    L’étape data : L’option data set OBS= sur le fichier d’entrée précise qu’aucune observation ne sera lue. Seul le ‘header’ du data set contenant les caractéristiques sont lues par SAS et sauvegardées dans le data set de sortie ETAPE_DATA.

    data etape_data;
    set class (obs=0);
    run;

    SAS ira un peu plus vite avec une instruction STOP.

    data etape_data;
    set class;
    stop;
    run;

    3. Ajouter des observations au data set vide

    Une fois le data set copié sans les observations deux lignes sont ajoutées. La première désigne Jean-Pierre qui a début en janvier 2006. Christophe est nommé en second. Il a début le 7 octobre 2005 et terminé le 18 juin 2007.

    La procédure SQL : Dans la PROC SQL, je vous propose d’ajouter les observations manuellement grâce à l’instruction INSERT INTO.

    proc sql;
    create table sql_solution like class;
    insert into sql_solution
    set name=‘Jean-Pierre’, sdt=’10JAN2006′d
    set name=‘Christophe’, sdt=’07OCT2005′d, edt=’18JUN2007′d;
    quit;

    L’étape data : Dans un data step, les nouvelles observations sont sauvegardées dans un autre data set et sont ajoutées au moyen de l’instruction SET.

    data add;
    name=‘Jean-Pierre’;
    sdt=’10JAN2006′d;
    output;
    name=‘Christophe’;
    sdt=’07OCT2005′d;
    edt=’18JUN2007′d;
    output;
    run;

    data etape_data;
    set class (obs=0)
    add;
    run;

    Note : Dans ce cas, il faut que le data set contenant la structure apparaissent en premier. SAS sauvegarde toujours la première variable qu’il rencontre avec ses attributs. Proposer une autre variable du même nom avec des attributs différents ensuite n’alternera pas celles sauvegardées en premier.

    h1

    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;

    h1

    Quel format a la pole position? (FMTSEARCH)

    septembre 13, 2008

    Sous SAS, les formats appliqués à une variable servent, entre autres, à rendre une information un peu plus compréhensible par l’oeil humain. Ces formats peuvent provenir de plusieurs sources. Il est important de savoir laquelle est privilégiée si plusieurs locations contiennent le même nom de format avec le même type (pour variable caractère ou numérique). L’option globale FMTSEARCH se charge de définir l’ordre privilégié.

    Les sources disponibles : Par défaut, SAS dispose d’une série de formats (Liste disponible sur la documentation en ligne). L’utilisateur peut lui aussi créer ses propres formats sauvegardés de manière temporaire (dans la bibliothèque WORK) ou permanent (dans des bibliothèques définies par lui-même).

    Exemple d’application : vous pouvez définir des formats communs à tous vos projets. Si un projet est particulier, vous pourrez définir un autre format portant le même nom que celui plus globale et demander qu’il soit privilégié.

    Rappel : Pour revoir quelques notions de base sur les formats vous pouvez consultez ces trois articles:

    Dans cet article, la notion de bibliothèque est requise. Vous pouvez vous reporter à l’article suivant si vous débutez :

    1. Par défaut, il y a deux bibliothèques disponibles

    La procédure affiche dans la log la valeur prise par les options globales. L’option OPTION réduit l’affichage à la seule option FMTSEARCH.

    proc options option=fmtsearch;
    run;

    Il apparaît alors que les deux bibliothèques considérées par SAS sont WORK en priorité et les formats standards de SAS en second.

    FMTSEARCH=(WORK LIBRARY)
    List of catalogs to search for formats and informats

    En exécutant l’instruction OPTIONS ci-dessous, l’ordre de priorité est changé.

    options fmtsearch(library work);

    Après une nouvelle exécution de la procédure PROC OPTIONS, le programmeur peut visualiser le changement.

    Voir le résultat :

    proc options option=fmtsearch;
    run;

    Contenu de la log :

    FMTSEARCH=(LIBRARY WORK)
    List of catalogs to search for formats and informats

    2. Ajouter des bibliothèques

    Des formats sauvegardés dans des fichiers catalogues : Les formats sont stockés dans des fichiers appelés FORMAT CATALOG. Il faudra que ces fichiers portent un nom FORMATS et l’extension pour désigner un catalogue.

    Assigner la bibliothèque contenant le catalogue : Pour considérer des FORMAT CATALOG permanents définis par l’utilisateur, il faut désigner le chemin d’accès au fichier par un nom de bibliothèque (instruction LIBNAME) et ajouter ce nom dans la bibliothèque dans la liste de FMTSEARCH.

    Exemple : Dans l’exemple qui suit, un format nommé GENDER est sauvegardé dans le fichier FORMATS.CATALOG au niveau de C:/SASREF, chemin pointé par la bibliothèque SASREF.

    libname sasref ‘C:/sasref’;

    proc format lib=sasref;
    value gender 1=‘MALE’
    2=‘FEMALE’;
    run;

    Puis ce format aura la priorité sur tout autre format GENDER créé de manière temporaire.

    options fmtsearch=(sasref work library);

    Voir le résultat :

    proc options option=fmtsearch;
    run;

    Contenu de la log :

    FMTSEARCH=(SASREF WORK LIBRARY)
    List of catalogs to search for formats and informats

    3. Important : La priorité de la bibliothèque WORK en cas d’omission.

    Les deux exemples suivant donnent le même résultat car la bibliothèque temporaire est mise en priorité si elle n’est pas citée.

    options fmtsearch=(work sasref library);
    options fmtsearch=(sasref library);

    WORK n’est pas ignoré comme pourrait le suggérer l’affichage dans la log ou mise en dernier.

    Voir le résultat :

    proc options option=fmtsearch;
    run;

    Contenu de la log :

    FMTSEARCH=(SASREF LIBRARY)
    List of catalogs to search for formats and informat

    h1

    Je garde ou je jette? les variables

    août 25, 2008

    Pour garder ou supprimer sous SAS des variables, il y a les mots-clés KEEP (garder) et DROP (enlever). Sélectionner les variables nécessaires par la suite et seulement celles-ci est très important. Cela fait partie des outils pour améliorer la performance d’un programme tant en terme de temps d’exécution que le volume demandé pour stocker les data sets. Voici plus en détails, et avec des exemples, l’utilisation de ce vocabulaire qui s’applique au data step, aux procédures et à la syntaxe de l’ODS OUTPUT.

    1. L’option dans un data step

    Les mots KEEP et DROP servent principalement en tant qu’option appliquée à un data set donné. Elles sont alors listées juste après le nom du data set entre parenthèses et sont suivies du signe égal :

    • Keep= Data Set Option : nom_du_dataset (keep=nom_var1 nom_var2 etc)
    • Drop= Data Set Option : nom_du_dataset (drop=nom_var1 nom_var2 etc)

    Exemple 1 : une instruction SET

    data class (drop=weight: height:);
       set sashelp.class (keep=name weight height);
       weight_kg = weight*0.45359237;
       height_m  = height*0.0254;
       bmi       = weight_kg/height_m**2;
    run;

    Dans le cas présent, les variables NAME (nom), WEIGHT (poids) et HEIGHT (taille) sont lues dans le fichier d’origine SASHELP.CLASS et gardées. De nouvelles variables sont calculées pour avoir un poids en kilogramme (WIEGHT_KG) et une taille en mètres (HEIGHT_M). A partir du poids et de la taille, l’indicateur de masse corporelle (BMI) est calculé. Les variables, dont le nom commence par WEIGHT et HEIGHT, ne sont plus nécessaires par la suite. Elles sont donc supprimée dans le data set final appelé CLASS.

    Soit le mot KEEP, soit le mot DROP est donné en option mais pas les deux afin d’éviter les confusions. Le choix entre KEEP et DROP dépend souvent du nombre de variables à lister par la suite. C’est donc un choix purement pratique.

    Note, Indice de masse corporelle : L’indice de masse corporel (Body Mass Index, BMI) est égal au poids divisé par la taille au carré (poids/taille2). Le site de l’Organisation Mondiale de la Santé (World Health Organisation, WHO) donne des précisions sur le sujet.

    Note, Conversion des unités de mesures (source Wikipedia) : je suppose que la taille donnée dans le fichier SASHELP.CLASS est exprimée en pouces (inches) et que le poids est exprimé en livres (pounds). Sachant qu’un pouce est égal à 2,54 cm et qu’une livre est égale à 0,45359237 kg, les tailles et poids du premier exemple ont pu être convertis en mètres et kilos.

    Exemple 2 : une instruction MERGE

    data age_ae;
       merge ae      (in=ref keep=name ae_id ae_sev)
             patient (keep=name age);
       by name;
       if ref;
    run;

    Dans ce second exemple, les patients ayant eu un effet secondaire (adverse event, AE) sont enregistrés dans le data set AE. Chaque effet secondaire est identifié de manière unique par les variables NAME et AE_ID. La sévérité de l’effet secondaire nous intéresse dans le data set AE.

    A cette information, est ajouté l’âge du patient disponible dans la variable AGE du data set PATIENT.

    La variable commune aux deux data sets est NAME. Il faut donc qu’elle reste dans les deux data sets. Seuls les patients ayant eu un effet secondaire sont sélectionnés grâce à l’option IN.

    Pour tester l’exemple, vous trouverez en fin d’article un code créant les fichiers PATIENT et AE.

    NOTE : Une variable utilisée par une autre option du data set comme RENAME ou WHERE ne pourra pas être supprimée au même moment.

    2. Quelques exemples de procédures

    Dans une procédure, elles suivent le nom du data set d’entrée et/ou du data set de sortie. Aucun autre mot ne doit être inséré entre le nom du data set et les options entre parenthèses.

    • proc sort data=… () out=…();
    • proc print data=… () width=min;
    • proc transpose data=…() out=…() prefix=visit;
    • proc freq data=…();
    • proc report data=…() split=’#’;
    • proc tabulate data=…()
    • proc gplot data=…()
    • proc boxplot data=…()
    • proc univariate data=…()
    • proc ttest data=…()
    • etc.

    La procédure SQL liste les variables à garder après le mot SELECT. Il n’y a pas à ce stade d’option pour supprimer les variables. Par contre, on peut affiner la sélection après que le data set final soit créé. Bien sûr, le temps de lecture est augmenté puisque toutes les variables sont lues pour créer le data set et non un sous-ensemble.

    proc sql;
       create table test (drop=ae_sdt ae_edt) as
          select a.*, age
          from ae a
          left join
               patient b
          on a.name=b.name;
    quit;

    NOTE : L’option WHERE est très pratique lorsqu’on en peut faire une sélection que sur le résultat de la fusion.

    proc sql;
       create table test (where=(ae_sev=1 or age=12)) as
          select a.*, age
          from (select name, ae_id, ae_sev
                from ae) a
          left join
               (select name, age
                from patient) b
          on a.name=b.name;
    quit;

    3. L’option dans l’ODS OUTPUT

    Les sorties générées par une procédure sont redirigeables vers un data set via l’instruction ODS OUTPUT. Le nom de la sortie est alors suivi du signe égal et du nom du data set de destination. Après ce nom les options sont ajoutables.

    ods exclude all;
    ods output onewayfreqs=exemple_ods (keep=age frequency percent);
    proc freq data=sashelp.class;
       table age;
    run;
    ods output clear;
    ods exclude none;

    Deux articles sur l’ODS OUTPUT sont déjà à votre disposition

    4. Les instructions KEEP et DROP dans un data step

    En plus des options KEEP et DROP, il existe les instructions KEEP (KEEP Statement) et DROP (Drop Statement) pouvant être exécutées dans un data step. L’important ici est de se souvenir que l’instruction s’applique à la fin du data step, une fois que le data set final est créé. Ainsi il n’est pas possible de supprimer une variable en milieu de programme pour ensuite créer une autre variable du même nom.

    data class (drop=i);
       do i=0 to 3;
          output;
       end;
       do i=10 to 12;
          output;
       end;
    run;

    data class;
       do i=0 to 3;
          output;
       end;
       drop i;
       do i=10 to 12;
          output;
       end;
    run;

    Les deux exemples ci-dessus font le même travail. La variable I n’apparaîtra pas dans le data set final car elle est supprimée en fin de programme.

    Lectures complémentaires : Outre les options KEEP et DROP, le programmeur utilisera souvent les options RENAME et WHERE et de temps en temps les options FIRSTOBS et OBS. Pour une liste complète des options, consultez la documentation en ligne : SAS Data Set Option.

    Après savoir comment supprimer les variables et donc les colonnes d’un data set SAS, vous serez peut-être intéressé de savoir comment supprimer ou garder certaines lignes d’un data set avec les mots-clés DELETE (DELETE Statement) et OUTPUT (OUTPUT Statement).

    Annexe : Créer les data sets PATIENT et AE pour tester l’exemple avec MERGE.

    data patient;
       set sashelp.class;
    run;

    data ae;
       set sashelp.class (keep=name);
       if name=‘Thomas’ then
          do;
             ae_id  = 1;
             ae_sdt = ’21MAR2007’d;
             ae_edt = ’28APR2007’d;
             ae_sev = 3;
             output;
             ae_id  = 2;
             ae_sdt = ’03JUN2007’d;
             ae_edt = ’19JUN2007’d;
             ae_sev = 1;
             output;
          end;
    run;

    h1

    Créer une date SAS de 3 manières

    avril 28, 2008

    Le langage SAS utilise sa propre échelle de temps. Dans un premier temps, je vous rappèle comment est définie une date, une heure et une combinaison de l’heure et du jour. Puis, je vous propose trois alternatives pour convertir ou créer ces valeurs.

    1. Rappel sur la notion de date SAS et datetime SAS

    Date : Une date SAS est un nombre entier égal au nombre de jours écoulés depuis le 1er janvier 1960. Les dates avant 1960 sont donc négatives. Le 1er janvier 1960 est égal à zéro. Ainsi la différence entre deux dates SAS est un nombre de jours.

    Time : Un time SAS est un nombre représentant le nombre de secondes écoulées depuis minuit. Il varie entre 0 et 86400 (60 secondes * 60 minutes *24 heures). La différence entre deux times SAS est un nombre de secondes.

    Datetime : Un datetime SAS est un nombre représentant le nombre de secondes écoulées depuis le 1er janvier 1960. Ce nombre aura une valeur décimale si on utilise des dixièmes de secondes. Mais ceci est rare. La différence entre deux datetimes SAS est donc un nombre de secondes.

    Avantages : Ces nombres facilitent les calculs sur le temps écoulé. De plus, les fonctions de temps SAS ont besoin de ces valeurs. Ainsi la fonction MONTH extrait le mois d’une date SAS (SAS Online Doc. : Liste des fonctions DATE).

    Inconvénient et parade : pour lire ces dates/time/datetime, on préfère les voir en langage humain. Soit un format est appliqué sur la valeur numérique, soit une variable caractère est créée avec une fonction PUT et le nom du format. Ce sujet ne sera pas détaillé dans cet article.

    SAS Online Doc : About SAS Date, Time and Datetime Values

    2. Les fonctions MDY et DHMS

    Créer une date avec la fonction MDY : La fonction MDY crée une date SAS. Elle a besoin de trois informations : le mois, le jour et l’année. Aux Etats-Unis, le mois apparaît en premier dans la date, suivi du jour et enfin du mois. Les trois paramètres de cette fonction sont donc des valeurs numériques. Le langage SAS ayant été créé aux États-Unis, l’ordre des paramètres de la fonction MDY est le même. Le nom de la fonction est lui-même parlant : M pour month, D pour day et Y pour year.

    visit_dt = mdy(visit_m,visit_d,visit_y);

    Créer un time avec la fonction HMS : la fonction HMS retourne un time SAS. Elle est composée de l’heure, des minutes et des secondes.

    visit_hour = hms(vist_hr,visit_min,visit_sec);

    Créer un datetime avec la fonction DHMS : Créer une datetime avec la fonction DHMS : la fonction DHMS créer une datetime SAS. Elle a 4 paramètres : la date SAS, l’heure, les minutes et les secondes.

    visit_time = dhms(visit_dt, vist_hr,visit_min,visit_sec);

    3. Lire un texte et le convertir en date/time/datetime

    On peut lire une valeur texte et demander à SAS de l’interpréter comme une date. Il faut alors que ce texte suivre une des structures répertoriées par SAS. On parle d’informat. En voici la liste complète : SAS Online Doc., Informats by Category. La fonction INPUT est alors utilisée. Le premier paramètre est soit une valeur texte entre guillemets, soit une variable texte.

    DATE informat : Une des notations les plus utilisées pour lire des dates est le jour suivi des trois premières lettres du mois en anglais et enfin de l’année exprimée avec 4 chiffres. La longueur totale étant de 9 caractères, l’informat s’appelle date9. DATE. a pour valeur par défaut 7. Cela impose une année à 2 chiffres.

    jour = input(’25NOV1952′,date9.);

    nov_dt = input(’25NOV52′,date7.); *attention à l’option globale YEARCUTOFF qui décidera s’il s’agit de 1952 ou 2052 par exemple (voir la note plus bas);

    TIME informat : L’informat TIME. a pour longueur par défaut 8. Donc TIME. et TIME8. sont identiques.

    heure = input(’08:15:00′,time.);

    DATETIME informat : L’informat DATETIME. a pour longueur par défaut 18. Ainsi DATETIME. et DATETIME18. sont identiques.

    jour_heure = input(’25NOV1952:08:15:10′,datetime.);

    Note sur l’option YEARCUTOFF :

    a. Identifier la valeur actuelle de YEARCUTOFF : pour savoir quelle est l’année de YEARCUTOFF, consultez la log après avoir soumis le code suivant :

    proc options;
    run;

    b. Changer le yearcutoff : pour alterner cette valeur, utilisez l’instruction globale OPTIONS et le mot-clé YEARCUTOFF.

    options yearcutoff=1950;

    c. Interprétation : avec une YEARCUTOFF de 1920,

    • une année inférieure à 20 sera interprétée comme égale à une année 2000 :  20xx.
    • Une année supérieure ou égale à 1920 sera interprétée comme une année 1900 : 19xx

    4. Ecrire manuellement quelques valeurs date/time/datetime

    Une manière rapide de créer une date SAS si, et seulement si, on a très peu de valeurs à entrer est de faire suivre la valeur texte de d, t ou dt selon qu’il s’agisse d’une date, d’un time ou d’un datetime.

    x = ‘ 25NOV1952’d;

    x = ’08:15:00’t;

    x = ’25NOV1952:08:15:10’dt;

    SAS Online Doc. : SAS Constants in Expressions