如何检查以及处理包含数据遗失的变量

各位大侠，我有一个数据文件，包含若干变量，其中很多变量具有数据遗失。比如下面这个包含4个变量的例子：

DATA Test;
INPUT age income education weight;
DATALINES;
1 2 4
. 5 . .
. 8 5 2
6 7 . .
9 . . 3
1 2 3 .
4 . . 5
;
RUN;

请教各位大侠，如何使用SAS DATA或者PROC SQL依次进行如下两步操作：

第一步： 如果一个变量超过20%数据遗失，那么就把这个变量从数据文件中删除。通俗一点，我想检查包含数据遗失情况，如果一个变量数据遗失情况严重，则将这个变量删除。

第二步：如果一行数据中任意一个变量具有数据遗失，则将这行数据删除。

如果我的问题没有完全描述清楚，那么尽情按照您的理解提供相应答案。无论大侠提供SAS CODE给第一步，或第二步，鄙人感激不尽。

如果变量数目很多，需要进行重复操作。这可能会要用到宏。如有可能，如能将如上两步程序用宏进行封装更佳，但是，并不奢求。

嗯，你看看下面这个能否满足。。。

1. DATA Test;
   
2. INPUT age income education weight;
   
3. /*if age^=. then nn+1;*/
   
4. DATALINES;
   
5. 1 2 4 .
   
6. . 5 . .
   
7. 6 7 . .
   
8. 9 . . 3
   
9. 1 2 3 .
   
10. 4 . . 5
    
11. ;
    
12. RUN;
    
13. 
    
14. %macro test;
    
15. 
    
16. proc sql noprint;
    
17.       select name into :_varlist separated by " "
    
18.       from sashelp.vcolumn
    
19.           where libname="WORK" and memname="TEST";
    
20. quit;
    
21. 
    
22. %put &_varlist.;
    
23. 
    
24. ods output MissingValues=miss;
    
25. proc univariate;
    
26.         var &_varlist.;
    
27. run;
    
28. ods output close;
    
29. 
    
30. data miss;
    
31.         set miss nobs=number;
    
32.         Countpercent=round(CountNobs,0.01);
    
33.         call symput("var_name"||left(_n_),VarName);
    
34.         call symput("var_percent"||left(_n_),Countpercent);
    
35.         call symput("number",number);
    
36. run;
    
37. 
    
38. data test1;
    
39.         set test;
    
40.         %do i=1 %to &number.;
    
41.                 %if &&var_percent&i.>20 %then %do;drop &&var_name&i.;%end;
    
42.         %end;
    
43. run;
    
44. 
    
45. data test1(drop=j);
    
46.         set test1;
    
47.         array testmiss(*) _numeric_;                                         
    
48.         do j=1 to dim(testmiss);                                            
    
49.             if testmiss(j)=. then delete;                              
    
50.         end;
    
51. run;
    
52. 
    
53. %mend;
    
54. 
    
55. %test;

复制代码

thanks, good to know.

不需要这么麻烦，用proc timeseries第一步可以轻松搞定。

第二步用do over + 数组可以搞定.
data demo;
set your_data;
array var{*} 8 var1-varN;
flag = 0;
do over var;
  if missing(var) then flag = 1;
end;
if flag ne 1;
run;