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2024年1月9日发(作者：keep on stacking)
sas group by 用法
SAS GROUP BY 用法
GROUP BY 语句用于将数据按照一个或多个变量进行分组，并对每个组进行聚合计算。在 SAS 中，GROUP BY 常常与其他语句一起使用，例如 SELECT 、 HAVING 和 ORDER BY 等。以下是一些常见的 GROUP
BY 用法及其详细解释：
1. 单个变量进行分组
GROUP BY 语句可以将数据按照单个变量进行分组，并对每个组进行汇总统计。以下是一个示例：
PROC SQL;
SELECT gender, COUNT(*) AS count
FROM dataset
GROUP BY gender;
QUIT;
在上述示例中，我们将数据集根据性别进行分组，然后计算每个组的数量。
2. 多个变量进行分组
GROUP BY 语句也可以根据多个变量进行分组。多个变量之间用逗号分隔。以下是一个示例：
PROC SQL;
SELECT gender, age, COUNT(*) AS count
FROM dataset
GROUP BY gender, age;
QUIT;
在上述示例中，我们将数据集根据性别和年龄同时进行分组，然后计算每个组的数量。
3. 使用聚合函数
GROUP BY 语句通常与聚合函数一起使用，以对每个组进行计算并返回汇总结果。聚合函数可以用于计算总和、平均值、最大值、最小值等。以下是一些常用的聚合函数和示例：
• COUNT：计算每个组中的观测数量。
• SUM：计算每个组中某个变量的总和。
• AVG：计算每个组中某个变量的平均值。
• MAX：找出每个组中某个变量的最大值。
• MIN：找出每个组中某个变量的最小值。
PROC SQL;
SELECT gender, COUNT(*) AS count, SUM(salary) AS total_salary
FROM dataset
GROUP BY gender;
QUIT;
在上述示例中，我们计算了每个性别组中的观测数量和薪水总和。
4. 使用 HAVING 子句
HAVING 子句可用于在 GROUP BY 语句中筛选符合指定条件的组。它的作用类似于 WHERE 子句，但 WHERE 子句对每个观测进行筛选，而 HAVING 子句对每个组进行筛选。以下是一个示例：
PROC SQL;
SELECT gender, AVG(salary) AS avg_salary
FROM dataset
GROUP BY gender
HAVING avg_salary > 5000;
QUIT;
在上述示例中，我们筛选出平均薪水大于 5000 的性别组。
5. 使用 ORDER BY 子句
ORDER BY 子句可用于对分组结果按照指定的顺序进行排序。以下是一个示例：
PROC SQL;
SELECT gender, age, COUNT(*) AS count
FROM dataset
GROUP BY gender, age
ORDER BY count DESC;
QUIT;
在上述示例中，我们将分组结果按照观测数量的降序进行排序。
总结：对于 GROUP BY 用法，我们可以根据单个变量或多个变量进行分组，在分组的基础上使用聚合函数进行计算，并可以使用
HAVING 子句和 ORDER BY 子句进行筛选和排序。这些用法可以帮助我们更好地理解和处理数据。
6. 使用 GROUP BY 和其他查询语句的组合
GROUP BY 语句可以与其他查询语句进行组合，以实现更复杂的数据分析需求。下面是几种常见的组合用法：
使用 GROUP BY 和 WHERE 子句
PROC SQL;
SELECT gender, age, COUNT(*) AS count
FROM dataset
WHERE salary > 3000
GROUP BY gender, age;
QUIT;
在上述示例中，我们将数据集根据性别和年龄分组，并计算在薪水大于3000的观测中，每个组的数量。
使用 GROUP BY 和 DISTINCT 关键词
PROC SQL;
SELECT gender, COUNT(DISTINCT age) AS distinct_age
FROM dataset
GROUP BY gender;
QUIT;
在上述示例中，我们计算了每个性别组中不同年龄的数量。通过在 COUNT 函数中使用 DISTINCT 关键词，我们确保计算的是唯一年龄值的数量。
使用 GROUP BY 和子查询
PROC SQL;
SELECT gender, age, salary
FROM dataset
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM dataset)
GROUP BY gender, age;
QUIT;
在上述示例中，我们根据性别和年龄分组，并选择薪水高于整个数据集平均薪水的观测。
7. 高级用法
除了上述常见的用法之外，GROUP BY 还可以与其他函数和语句进行组合，从而实现更多数据处理的需求。以下是一些高级用法的示例：
使用 PROC MEANS 进行分组汇总
PROC MEANS DATA=dataset NOPRINT;
VAR salary;
CLASS gender age;
OUTPUT OUT=summary
N=N
MEAN=mean_salary
MAX=max_salary
MIN=min_salary;
RUN;
PROC PRINT DATA=summary;
RUN;
在上述示例中，我们使用 PROC MEANS 对数据集进行分组汇总。其中 CLASS 语句用于定义分组变量，输出结果保存在 summary 数据集中，可以通过 PROC PRINT 进行查看。
使用 PROC SQL 进行多重分组和计算
PROC SQL;
CREATE TABLE summary AS
SELECT gender, age, SUM(salary) AS total_salary
FROM dataset
GROUP BY ROLLUP(gender, age);
QUIT;
PROC PRINT DATA=summary;
RUN;
在上述示例中，我们使用 GROUP BY ROLLUP 对性别和年龄进行多重分组，并计算每个组的薪水总和。ROLLUP 关键词可以生成一个汇总行，表示所有的分组组合。
以上是一些关于 SAS GROUP BY 用法的示例和详细讲解。通过灵活运用 GROUP BY 语句，我们能够更好地理解和处理数据，并得到所需的汇总结果或统计信息。
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