因本人数据量很大 请教如何分类计算大量数据的平均值

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运行数据时碰到一个问题，现有共十年的daily股票收益，每个股票分类到4种投资组合（portfolio）里, 例子如下：
date              股票代码   portfolio   return
19910101           AD         1           0.001
19910101           jhk         1           0.123
19910101           koj         2           -0.024
19910101           jkh         2           0.0013
19910101           ab          3           0.144
19910101           fff           3           -0.003
19910101           ere         4           0.094
19910101           frrh        4            0.0038

19910102            fh          1            0.002
19910102            te          1            0.002
19910102           jiou         2            0.0435
19910102           iuiu         2            0.0054
19910102             ui          3            0.0535
19910102            rge        3            0.0432
19910102            vds        4            0.0236
19910102            ewi         4           0.0877
     .
     .
     .
     .
现在我想用sas计算每天每个portfolio的平均收益， 例如一月一号potfolio1的平均收益 = （0.001+0.123）/2,
                                                                                                    portfolio2的平均收益= （-0.024+0.0013/2
                                                                                                          .
                                                                                                          .
                                                                                     一月二号portfolio1的平均值收益= （0.002+0.002）/2
                                                                                                   portfolio2的平均值收益= （0.0435+0.0054）/2
                                                                                         以此类推
一共算出十年每天每种portfolio的平均收益
我知道用 proc means data = “   " mean sum maxdec = 4;
               class “  ";
               var return;
               run;
可以计算 但是适合于数据比较少的变量 因为算出的结果会在另外的output中输出。但我的数据量十分大，按日期分类的话一共十年3千6百多天，用以上的code不方便计算，有没有其他的代码可以一次性算出总共10年每天每个投资组合的平均收益值？ 请高手多多指教 谢谢！！

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关键词：平均值 Portfolio Portfoli RETURN output 投资组合 股票代码 平均值 如何 收益

SPSS用Group分组后计算
其实，如果你用Excel中的数据透视表的话，会有惊喜喔:)

我的数据量太大 大概有一千多万个测量值 excel放不下。。。spss我没有试过不知道能不能import进去那么多的测量值 当然多谢ls大侠说的方法 我会去试试 毕竟又多学集中新方法以后可以用哦 呵呵

不过还希望有哪位大侠能知道在sas里如何计算 多谢多谢！！

1. try this---four methods;
   
2. data a;
   
3. informat date yymmdd8.;
   
4. format date yymmdd10.;
   
5. input date  code $ portfolio return;
   
6. cards;
   
7. 19910101           AD         1           0.001
   
8. 19910101           jhk         1           0.123
   
9. 19910101           koj         2           -0.024
   
10. 19910101           jkh         2           0.0013
    
11. 19910101           ab          3           0.144
    
12. 19910101           fff           3           -0.003
    
13. 19910101           ere         4           0.094
    
14. 19910101           frrh        4            0.0038
    
15. 19910102            fh          1            0.002
    
16. 19910102            te          1            0.002
    
17. 19910102           jiou         2            0.0435
    
18. 19910102           iuiu         2            0.0054
    
19. 19910102             ui          3            0.0535
    
20. 19910102            rge        3            0.0432
    
21. 19910102            vds        4            0.0236
    
22. 19910102            ewi         4           0.0877
    
23. ;
    
24. /*sql*/
    
25. proc sql;
    
26. create table result as
    
27. select date,portfolio,sum(return)/count(*) as mean_return from a
    
28. group by date,portfolio
    
29. order by 1,2;
    
30. quit;
    
31. run;
    
32. /*data step*/
    
33. data result2;
    
34. sum_return=0;
    
35. do _n_=1 by 1 until(last.portfolio);
    
36. set a;
    
37. by date portfolio;
    
38. sum_return+return;
    
39. if last.portfolio then mean_return=sum_return/_n_;
    
40. drop  code return sum_return;
    
41. end;
    
42. run;
    
43. /*proc means*/
    
44. ods output summary=result3;
    
45. proc means data=a mean ;
    
46. var return;
    
47. class date portfolio;
    
48. run;
    
49. ods output close;
    
50. /*hash object*/
    
51. data _null_;
    
52. length date portfolio sum_return cnt 8.;
    
53. if _n_=1 then do;
    
54. declare hash h(ordered:'y');
    
55. h.definekey('date','portfolio');
    
56. h.definedata('date','portfolio','sum_return','cnt')
    
57. h.definedone();
    
58. call missing(date,portfolio,sum_return,cnt);
    
59. end;
    
60. set a(drop=code) end=last;;
    
61. rc=h.find();
    
62. if rc=0 then do;
    
63. sum_return+return;
    
64. cnt+1;
    
65. h.replace();
    
66. end;
    
67. else do;
    
68. sum_return=return;
    
69. cnt=1;
    
70. h.add();
    
71. end;
    
72. if last then h.output(dataset:'result3');
    
73. run;
    
74. data result3(drop=sum_return cnt);
    
75. set result3;
    
76. mean_return=sum_return/cnt;
    
77. run;

复制代码

shenliang_111 发表于 2011-9-12 15:45

太强大了 ！非常感谢shenliang_111提供的四种方法 我试过了都运行成功了！many thanks！

1. data have;
   
2.         do x =1 to 5500000;
   
3.                 if ranuni(1) >0.95 then group ++1;
   
4.                 output;
   
5.         end;
   
6. run;

复制代码

很好的程序。
京剧

jingju11 发表于 2011-9-13 11:45
权当是对S楼上的模拟之作。前两种基于数据已经排序。如果数据较大，运行时间由短到长排列。那个hash，语法都 ...

在大侠面前班门弄斧了...呵呵,.连mean函数都忘了...

厉害！

学习一下！！！！！

very great. good to learn. thanks.