SAS新手求助关于SGPLOT如何画条形图 谢谢

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各位高手，请问如何根据上边的数据生成下边的图形，想把GRADE1/2/3放在同一个轴上叠加起来，而不是分成3个柱子。
非常感谢！


我求助前也看了SAS的帮助文档，但似乎只有数据格式如下表的时候才能实现上图。而这样的整合的话，我的数据就太长了，300多W个观测，有3个GRADE，总共就要变成900多W个了。


其实，我的原始数据是以下格式，我增加了3个列分别叫GRADE1/2/3，例如，如果是G1，那么GRADE1的数值就等于1，否则等于0，然后再按照Date进行summary，就得到最上面的表格了。
根据下面这个数据格式，又如何实现上面的图形呢？非常感谢！

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关键词：sgplot gplot 新手求助 plot GPL 如何

有没有高手能指点一下。非常感谢！

1. data test;
   
2.   input date: yymmdd. @;
   
3.   do grade = 'G1','G2','G3';
   
4.     input value @@;
   
5.     output;
   
6.   end;
   
7.   format date yymmdds10.;
   
8. cards;
   
9. 2011/8/21 0.24 0.43 0.17
   
10. 2011/8/22 0.06 0.50 0.20
    
11. 2011/8/23 0.02 0.04 0.19
    
12. 2011/8/24 0.14 0.27 0.15
    
13. 2011/8/25 0.18 0.21 0.15
    
14. 2011/8/26 0.28 0.28 0.14
    
15. 2011/8/27 0.32 0.39 0.06
    
16. 2011/8/28 0.03 0.39 0.09
    
17. 2011/8/29 0.02 0.25 0.12
    
18. 2011/8/30 0.07 0.28 0.09
    
19. ;
    
20. 
    
21. proc sgplot data=test;
    
22. vbar date/response=value group=grade transparency=0.3;
    
23. xaxis display=(nolabel);
    
24. yaxis grid values=(0 to 0.9 by 0.1) display=(nolabel);
    
25. keylegend/position=right;
    
26. format date mmddyy4.;
    
27. run;

复制代码

guoluo，非常感谢！It works。
我是新手，所以还有很多问题要请教：
1. SAS生成的图片如何指定保存位置和格式？我目前只能在results窗口查看。谢谢！
2. 假设我有3W（实际中有300W）个高斯分布的0-30的数据，我想生成以下图形，请问用SAS如何实现？谢谢！
左轴是1个分布函数，右轴是概率密度。当然我分组比较小，理想情况是分为几十到上百组，这样曲线比较平滑。

我初步的想法是先bin为几十组到几百组数据，然后计算每个组有多少数量，再通过公式计算累积的百分比，如下表所示。
但我怀疑SAS说不定就自带函数可以一句话就实现。如果SAS没有自带函数，麻烦您给说个思路，我根据你的思路试着编写出来，遇到疑问再继续向您请教。谢谢了！

漏了1个，如果在右轴加上数量的折线图，应该如何实现呢？我试着先根据日期汇总数量，然后把每个数量放到G1/G2/G3上面去，然后再SGPLOT下面再增加SERIES X = Y =，但总是出错。谢谢！

另外，我想系统地学习SAS，请问应该怎么学起呢？我目前的水平是只看过the little sas book，但基本的东西都掌握不熟悉，几乎都要查这本书或者【帮助】确认语法没错，但对数据集进行排序，重新组合，合并等相对熟悉一些。
有没有什么捷径能让我认真学3、4个月后能较为熟练地编写程序？
我不是统计行业的，所以我对SAS应用到的地方基本就是：整理数据；简单统计数据，基本极限于平均值，标准差等；画图，常用的有趋势图，X-Y图，CDF图，类似X-Y图的bin_X-Y图，等高线图等。一般情况下我用的是JMP，但是数据量太大了，经常几百W个观测，几十列的表，而且数据源就是SAS数据集。所以熟悉SAS对工作会很有帮助。

应该没有很直接的方法，以下的方法供参考

1. data test;
   
2.   do i = 1 to 30000;
   
3.     x = 15 + 4*rannor(12345);
   
4.     output;
   
5.   end;
   
6. run;
   
7. 
   
8. proc univariate data=test noprint;
   
9.   histogram x /outhistogram= temp midpoints=0 to 30 by 0.5;
   
10. run;
    
11. 
    
12. data temp;
    
13.   set temp;
    
14.   density = _OBSPCT_/100;
    
15.   prob + _OBSPCT_/100;
    
16.   n = density * 30000;
    
17. run;
    
18. 
    
19. ods graphics on/imagefmt=jpg imagename='test'; /*in current fodler*/;
    
20. *ods rtf file="c:\test.rtf";
    
21. proc sgplot data=temp;
    
22.   series x = _MIDPT_ y = prob/name='a' legendlabel='CDF';
    
23.   series x = _MIDPT_ y = n/y2axis name='b' legendlabel='distribution';
    
24.   xaxis display=(nolabel);
    
25.   yaxis display=(nolabel) values=(0 to 1.1 by 0.1) grid;
    
26.   y2axis display=(nolabel);
    
27.   keylegend 'a' 'b'/position=right noborder;
    
28. run;
    
29. *ods rtf off;

复制代码

guoluo，非常感谢你一直以来的耐心。

我根据你的思路写了一个画CDF的MACRO，不过我遇到一个致命的问题：如下面图片所示，CDF曲线是红色和蓝色，两条概率密度曲线应该也是相应颜色（浅红和浅蓝），所以我必须手动指定颜色。在下面这行代码中，我如果使用color =这个选项，1个Y轴只能指定1个颜色，也就是说，最终两条CDF曲线变成一种颜色，两条概率密度曲线变成另外一种颜色，而这并不能区分UP/DOWN。并且数据有时有很多组，所以我需要1个坐标轴指定多种颜色：红，蓝，绿，黄，紫；另1个坐标轴是浅红，浅蓝，浅绿，浅黄，浅紫。请问有办法实现吗？非常感谢！
series x = &_x y = cdf / group = &_by lineattrs = (pattern = solid thickness = 2 color =);

另外请教一下如何指定生成图片的大小，图片标题和各坐标轴标题字体的大小和样式。
（图片太大，放到PPT上要缩放，而且缩小的话，字体看起来太小了）
还有我想在图片空白的角落添加几行字，请问有什么方法可以实现，类似：
“U: ss = 1465546, mean = 4645, std = 456"
“D: ss = 1678546, mean = 8985, std = 234"

谢谢！

下面是我写的代码，见笑了。

1. libname temp "H:\SAS";
   
2. 
   
3. %CDF (_in = temp.test, _x = DATA, _by = UP_DOWN, _maverick_min = 0.05, _maverick_max = 0.25, _out =, _missing = -10);
   
4. 
   
5. 
   
6. %macro CDF (_in =, _x =, _by =, _maverick_min =, _maverick_max =, _out =, _missing =);
   
7. 
   
8. data _data_raw;
   
9.         set &_in (keep = &_x &_by);
   
10.         if &_x = . then &_x = &_missing;
    
11.         else &_x = &_x;
    
12. run;
    
13. 
    
14. data _temp_no_maverick;
    
15.         set _data_raw;
    
16.         where &_x <= &_maverick_max and &_x >= &_maverick_min;
    
17. run;
    
18. 
    
19. %mmmmss (_in = _temp_no_maverick, _var = &_x);
    
20. %axis_scale (var_mean = &_mean, var_std = &_std, var_min = &_min, var_max = &_max, scale_type = 'b');
    
21. 
    
22. data _temp_bin;
    
23.         set _data_raw;
    
24.         bin = round(&_x, &_bin_step);
    
25. run;
    
26. 
    
27. proc report data = _temp_bin out = _temp_bin_sum (drop = _BREAK_ rename=(N = count)) nowindows;
    
28.         column &_by bin N;
    
29.         define &_by  /group;
    
30.         define bin /group;
    
31.         options nolabel;
    
32. run;
    
33. proc sort data = _temp_bin_sum;
    
34. by &_by bin;
    
35. run;
    
36. 
    
37. proc report data = _temp_bin_sum out = _temp_qty (drop = _BREAK_ rename=(count = input)) nowindows;
    
38.         column &_by count, sum;
    
39.         define &_by / group;
    
40.         options nolabel;
    
41. run;
    
42. 
    
43. data _data_sum (rename = (bin = &_x));
    
44. merge _temp_bin_sum _temp_qty;
    
45. by &_by;
    
46.         per = 100 * count / input;
    
47.         if &_by = lag1(&_by) then cdf + per;
    
48.                 else cdf = per;
    
49. run;
    
50. 
    
51. %mmmmss (_in = _temp_no_maverick, _var = &_x);
    
52. %axis_scale (var_mean = &_mean, var_std = &_std, var_min = &_min, var_max = &_max, scale_type = 'x');
    
53. %mmmmss (_in = _data_sum, _var = count);
    
54. %axis_scale (var_mean = &_mean, var_std = &_std, var_min = &_min, var_max = &_max, scale_type = 'y2');
    
55. 
    
56. proc sgplot data = _data_sum;
    
57.         series x = &_x y = cdf / group = &_by lineattrs = (pattern = solid thickness = 2);
    
58.         series x = &_x y = count / y2axis group = &_by lineattrs = (pattern = solid thickness = 1);
    
59.         xaxis label = '&_x' grid values = (&_axis_x_min to &_axis_x_max by &_axis_x_step);
    
60.         yaxis label = 'Cumulative Distribution(%)' grid values = (0 to 100 by 10);
    
61.         y2axis label = 'Distribution(N)' grid values = (0 to &_axis_y2_max by &_axis_y2_step);       
    
62.         title "&_x CDF Plot by &_by";
    
63. run;
    
64. 
    
65. proc datasets library=work nolist;
    
66.         delete  _temp_no_maverick _stat _temp_bin _temp_bin_sum _temp_qty _data_raw _data_sum;
    
67. run;
    
68. 
    
69. %mend CDF;
    
70. 
    
71. 
    
72. *mmmmss stands for mean median min max std ss;
    
73. %macro mmmmss(_in =, _var =);
    
74. 
    
75. %global _mean _median _min _max _std _ss;
    
76. 
    
77. proc means data = &_in noprint;
    
78.         var &_var;
    
79.         output out=_stat
    
80.                 mean = _mean
    
81.                 median = _median
    
82.                 min = _min
    
83.                 max = _max
    
84.                 std = _std
    
85.                 n = _ss;
    
86. run;
    
87. 
    
88. data _null_;
    
89.    set _stat;
    
90.    call symput('_mean', _mean);
    
91.    call symput('_median', _median);
    
92.    call symput('_min', _min);
    
93.    call symput('_max', _max);
    
94.    call symput('_std', _std);
    
95.    call symput('_ss', _ss);
    
96. run;
    
97. 
    
98. %mend mmmmss;
    
99. 
    
100. *bin the data and calculate the axis scale;
     
101. %macro axis_scale (var_mean =, var_std =, var_min =, var_max =, scale_type =);
     
102. 
     
103. %global _axis_x_min _axis_x_max _axis_x_step _axis_x2_min _axis_x2_max _axis_x2_step
     
104.                                 _axis_y_min _axis_y_max _axis_y_step _axis_y2_min _axis_y2_max _axis_y2_step
     
105.                                 _bin_step;
     
106. 
     
107. data _null_;
     
108.         if &scale_type = 'b' then
     
109.                 do;
     
110.                         axis_min = &var_mean - 3 * &var_std;
     
111.                         if axis_min < 0 then
     
112.                                 do;
     
113.                                         axis_min = abs (axis_min);
     
114.                                         axis_min = round (axis_min, 10 ** floor (log10 (axis_min)));
     
115.                                         axis_min = 0 - axis_min;
     
116.                                 end;
     
117.                         else axis_min = round (axis_min, 10 ** floor (log10 (axis_min)));
     
118.                         axis_max = &var_mean + 3 * &var_std;
     
119.                         if axis_max < 0 then
     
120.                                 do;
     
121.                                         axis_max = abs (axis_max);
     
122.                                         axis_max = round (axis_max, 10 ** floor (log10 (axis_max)));
     
123.                                         axis_max = 0 - axis_max;
     
124.                                 end;
     
125.                         else axis_max = round (axis_max, 10 ** floor (log10 (axis_max)));
     
126.                         axis_step = (axis_max - axis_min) / 50;
     
127.                         axis_step = round (axis_step, 10 ** floor (log10 (axis_step)));
     
128.                         call symput('_bin_step', axis_step);
     
129.                 end;
     
130.         else if &scale_type = 'x' then
     
131.                 do;
     
132.                         axis_min = &var_mean - 3 * &var_std;
     
133.                         if axis_min < 0 then
     
134.                                 do;
     
135.                                         axis_min = abs (axis_min);
     
136.                                         axis_min = round (axis_min, 10 ** (floor (log10 (axis_min)) - 1));
     
137.                                         axis_min = 0 - axis_min;
     
138.                                 end;
     
139.                         else axis_min = round (axis_min, 10 ** (floor (log10 (axis_min)) - 1));
     
140.                         axis_max = &var_mean + 3 * &var_std;
     
141.                         if axis_max < 0 then
     
142.                                 do;
     
143.                                         axis_max = abs (axis_max);
     
144.                                         axis_max = round (axis_max, 10 ** (floor (log10 (axis_max)) - 1));
     
145.                                         axis_max = 0 - axis_max;
     
146.                                 end;
     
147.                         else axis_max = round (axis_max, 10 ** (floor (log10 (axis_max)) - 1));
     
148.                         axis_step = (axis_max - axis_min) / 10;
     
149.                         axis_step = round (axis_step, 10 ** floor (log10 (axis_step)));
     
150.                         call symput('_axis_x_min', axis_min);
     
151.                         call symput('_axis_x_max', axis_max);
     
152.                         call symput('_axis_x_step', axis_step);
     
153.                 end;
     
154.         else if &scale_type = 'y2' then
     
155.                 do;
     
156.                         axis_min = 0;
     
157.                         axis_max = &var_max * 1.1;
     
158.                         axis_max = round (axis_max, 10 ** floor (log10 (axis_max)));
     
159.                         axis_step = axis_max / 10;
     
160.                         call symput('_axis_y2_min', axis_min);
     
161.                         call symput('_axis_y2_max', axis_max);
     
162.                         call symput('_axis_y2_step', axis_step);
     
163.                 end;
     
164. run;
     
165. 
     
166. %mend axis_scale;

复制代码

1. lineattrs = (pattern = solid thickness = 2 color =red);
lineattrs = (pattern = solid thickness = 2 color =blue);
lineattrs = (pattern = solid thickness = 2 color =geen);
lineattrs = (pattern = solid thickness = 2 color =yellow);
/* proc registry list startat="COLORNAMES"; run; */
2. ods graphics on/width=10in height=7in imagefmt=jpg imagename='test';
3. proc sgplot ... inset "U: ss = 1465546, mean = 4645, std = 456"/noborder position=topleft;

非常感谢！但很不幸问题还是存在，请继续多多指教啊。
我的疑难在于：series x = aa y = bb / group = cc lineattrs = 这个语句中，lineattrs只能指定1种颜色，然而，由于group的存在，该语句产生了2条或者更多的线，显然，多条线仅指定一种颜色是不够的。谢谢！

我这几天仔细查阅了帮助，似乎有一种办法可以解决这个问题，但由于编程语法不熟悉，暂时还不知道怎么实现。
我的办法是：
1. 通过帮助知道系统默认的样式是style.default。
2. 通过帮助知道style.default中，这种group的系列线，颜色是由样式GraphData1-12里面的ContrastColor属性决定的。

For grouped data, the default color is specified by the ContrastColor attribute of the GraphData1 ... GraphDatan style elements in the current style.

3. 通过下面查询语句逐步追踪，可知GraphData1-12的颜色是由'gcdata1'-'gcdata12'指定的，而'gcdata1'-'gcdata12'的具体值是12种RGB颜色。
实际使用表明，假设有4个组，则第一句series x = aa y = bb / group = cc使用的是'gcdata1'-'gcdata4'的颜色，而第二句series x = aa y = bb / group = cc y2axis使用的是'gcdata5'-'gcdata8'的颜色，依次类推。

1. proc template;
   
2.     source Styles.Default;
   
3.    run;

复制代码

4. 基于上面的背景，我使用下面代码可以更改让GraphData1对应'gcdata5'而不是原来的'gcdata1'，这样相当于我能指定颜色了。或者，我也可以直接更改'gcdata1'的RGB颜色。

1. proc template;
   
2.     define style nbCDFL;
   
3.     parent=Styles.Default;
   
4.     style Graph from Graph /   
   
5.     OutputWidth = 7in
   
6.     OutputHeight = 4.5in;
   
7.     。。。更多语句。。。
   
8. run;

复制代码

例1，如果我的组数有6组，则我可以通过上面代码（具体代码需要参考source Styles.Default)指定如下图的颜色，这样我只要在作图之前通过ods listing style = nbCDFL之类的语句就可以得到需要的颜色。


例2，如果我的组数是3组，则我必须重新定义上图的颜色代码如下图（1和4,2和5,3和6）。


5. 所以，我现在的难题在于组数不固定，所以gcdata1-12需要根据实际组数情况指定颜色。
我猜测可以通过类似下面的程序来指定gcdatan所对应的颜色，但是不知道怎么批量定义1批全局变量global.i。

1. data _null_;
   
2.         array c1； /*(具体指定上图左边6种颜色的RGB代码）*/
   
3.         array c2； /*(具体指定上图右边6种颜色的RGB代码）*/
   
4. 
   
5.         group = 3; /*假设这是组数*/
   
6.        
   
7.            do i= 1 to group; /*如果先初始化上面图表的12种颜色，则gcdata1至gcdata3不用指定，指定gcdata4-6即可*/
   
8.                    global.i = c1{i};
   
9.         end;
   
10. 
    
11.            do i= group + 1 to group + group;
    
12.                    global.i = c2{i-group};
    
13.         end;
    
14. run;
    
15.        
    
16.         *运行完上面程序global.1-global.7就是所需要的颜色
    
17.          然后再把global.1-7赋予proc template过程里面的class或者style语句即可；

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谢谢！

1. %let _gcdata_L1 =r11 r12 r13 r14 r15 r16;
   
2. %let _gcdata_L2 =r21 r22 r23 r24 r25 r26;
   
3. %let _group =3;
   
4. %macro colorList;       
   
5.         %do i =1 %to &_group;
   
6.                 "gcdata&i" =%scan(&_gcdata_L1, &i)
   
7.                 "gcdata%eval(&i +&_group)" =%scan(&_gcdata_L2, &i)
   
8.         %end;;
   
9. %mend colorList;
   
10. proc template;
    
11.    define style styles.ChangedColors;
    
12.    parent=styles.analysis;
    
13.    style graphcolors from graphcolors /
    
14.     %colorList;
    
15.    end;
    
16. run;

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很好的讨论。我猜想你最后的需要只是要通过macro产生改变color style所需要的文本而已。
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