转置大家肯定都会的吧，不就是transpose么，对吧。
那我先来简单介绍一下transpose这个proc；打开help文档搜索transpose proc 大家会发现transpose底下主要有这么几个设置；
by, id, var ;
好的，这几个是起啥作用的呢，一个个来看；
还是举例子吧，不然凭我的智商可能说不清楚：
先看看原始数据集是什么样子的 (见图p1)
注意这么几个variable：index，group，response：group只有两个变量，response是我们感兴趣的值，index就是_n_对吧，注意index是唯一的，但是group是1，2交替出现的，所以不会有一个index的值即对应group为1，又对应group为2，等下看看转置后的结果大家就明白了；



大家看看结果啊(见图p2)

id 说简单点就是新数据集的variable name，就是你新数据集的变量名称，所以一般会选index这种单一的变量，可以起到很好的标识作用；
by 就是分类进行转置，一般选的是group或者date（日期）这种分组的变量；
var 很简单，想转哪行就var哪行；
这样结果就出来了，就像我前面说的，index是唯一的，所以index=1的时候group=1有值，group=2就是缺失；后面也会有group=2有值，group=1为缺失的情况出现，图片可能看不到所以我解释一下，大家可以自己去试试；



好的，介绍完transpose我们可以进入正题了：

那就是大家真的要用transpose来进行转置么？答案是NO~~！！！

特别是真正在做数据的时候，很少会有人或者team会用transpose来做转置，除非是很小的数据集。当然，大家平时接触到的都可以归为很小的这一类，这也是大家经常用transpose的原因，事实上，我平时也很喜欢用，而且有时候transpose处理数据的效果非常的好，哼~~跑题了~~~

那处理传说中的大数据的时候，大家是怎么转置数据的呢？ 很简单不停的用循环和数组一行行或者一列列自己转，大家应该能看出来这样肯定会比transpose要快，因为你需要一行就导入一行来做，所以效果会很好。

但是用data步和do循环来做有一个前提，就是，你要对整个数据有充分的了解，而且在商业中大部分情况是把多个变量汇总到一个变量里面，所以这一题的情况并不适用，这么看来transpose要强大很多。

我简单举个使用do循环的例子吧，但是这个数据集是有要求的，也就是每个组的数据应该是一样多的，不然循环起来就会出错，前面给的例子group=2比group=1要多，我先把它们变得一样然后用循环来做一次；


大家可以看看结果(见图p3)
这个结果是不是比transpose的结果要好？？（那是因为我们前面用了id，如果去掉会怎么样？？？）

但是在实际的商业分析中，大部分时候转置是要把多个变量转置成一个，而不是要把一个变量转置成多个，因为多维的数据建模起来会更加的困难，所以大家都喜欢低维数据~~

那我们再把它变回来~


细心的同学肯定发现了，这里的set是在do外面的对么？
这就是行转列和列转行最大的区别了，因为一行转多列是逐行转的，所以我们要把set放在do里面，而多列转一行是一次导入在通过多个数组转的，所以我们可以把set 放在do外面一次性导入；（切记切记，如果转错了在数据量很大的时候可是很麻烦的一件事情哦），另外就是output的问题，一行转多列是不需要output的，而多列转一行是需要的；

我附上数据集test，大家可以自己去尝试，我自己是放在一开始的cluster目录下，大家自己放哪里就自己修改下，我就不在最前面再帮大家建个数据集了（这不是坑么？对吧。。。）