请教 如何分组，再算出分组后的均值？

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本人有一组数据，贴在附件中。

希望 根据 每期，按变量to 从小到大 平均分5组，然后其他变量mv, rirf等也相应的跟着to的分组而分组（如果在这一期中没有to值，那就相应的把这一行都去掉），再算出每期 每组中 各个变量的均值。（每一期的 观测值 是不同的，比如第一期每个组的观测值平均有26个，第二期每个组的值平均可能就会有30个）

原来 用excel计算 太过繁琐了，因为有16年 192期 用手工算 太复杂。

最后想得出：

date portfolio to mv rirf 199301 1 0.004728 149.3469 0.109222 199301 2 0.023652 289.4752 0.109417 199301 3 0.03837 474.5596 0.05446 199301 4 0.059211 488.2623 0.093729 199301 5 0.179355 1078.924 0.075071 　 199302 1 0.005261 146.2744 0.136408 199302 2 0.024874 458.7872 0.021722 199302 3 0.041149 308.8773 0.036245 199302 4 0.060452 1021.345 0.025378 199302 5 0.182301 646.8964 0.041091 .............

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关键词：Portfolio Portfoli 用excel EXCEL exce excel 如何 手工

proc sort; by date to;run;
data new;
set old(where=(^missing(to))); by date to;
if first.date then portfolio=0;
portfolio+1;
run;
proc means  n mean;
class date portfolio;
var  to mv rirf;
run;

*any trick?;

你那表也是算的吧？那误差也可接受 原因来自每期组数可能不被5整除 那么划分会有不同  附数据

[local]1[/local]

2# jingju11

还是有问题，portfolio是每期1-5，而不是一直排下去！

sorry, i didn't look at the original data. it is much complicate than I thought.Well....

4# funwin

proc sort data=work(where=(^missing(to))) out=old; by date to; run;

data new;
set old; by date to;
if first.date then n=0;
n+1;
run;

proc sort data=new; by date descending n; run;

data new1;

set new;

retain m;

if first.date then m=n/5;

run;

proc sort; by date n; run;

data new2;

set new1;

do i=1 to 5;

if (i-1)*m<n then if n<=i*m then do;

portfolio=i;

return;

end;

run;

proc means  n mean;
class date portfolio;
var  to mv rirf;
run;

*I dont have SAS in my PC, please adjust the code if it is incorrect;

3# sushe1527

您的附件里的数据就是我想要的，非常感谢！！

请问能否将code语句告诉我呢？是怎么做到的？

6# jingju11

data new1; set new; retain m; if first.date then m=n/5; run; 运行这个语句后，得不出m值。是不是由于n不一定能够整除5所致？
如果一期中有132个值，要分5组，一般是如何处理呢？把多余的值都放入最后一组？还是......？
请指点一下！

8# funwin

proc sort data=test(where=(^missing(to))) out=old; by yyyymm to; run;
data new;
set old; by yyyymm to;
if first.yyyymm then n=0;
n+1;
run;
proc sort data=new; by yyyymm descending n; run;
data new1;
set new; by yyyymm;
retain m;
if first.yyyymm then m=n/5;
run;
proc sort; by yyyymm n; run;
data new2;
set new1;
do i=1 to 5;
if (i-1)*m<n then if n<=i*m then do;
portfolio=i;
return;
end;
end;
run;

proc means  n mean;
class yyyymm portfolio;
var  to mv rirf;
run;
*我的代码里，哪个组多和少依据具体数字，但是差别（在to这一组中）不大于1；
结果类似于：
The MEANS Procedure

                      yyyymm       portfolio    N Obs    Variable    Label        N            Mean
                -----------------------------------------------------------------------------------
                      199301               1       26    to          to          26       0.0047284
                                                                  mv        mv          26     149.3469231
                                                                  rirf        rirf        26       0.1092223
                                                 2       26    to          to          26       0.0236519
                                                                  mv        mv          25     289.4752000
                                                                  rirf        rirf        26       0.1094165
                                                 3       27    to          to          27       0.0387948
                                                                  mv        mv          27     457.9077778
                                                                  rirf        rirf        27       0.0621011
                                                4       26     to          to          26       0.0601412
                                                                  mv        mv          26     489.8403846
                                                                  rirf        rirf        26       0.0887881
                                                5       27     to          to          27       0.1832554
                                                                  mv        mv          27         1116.44
                                                                  rirf        rirf        27       0.0729516
                      199302               1       26    to          to          26       0.0048998
                                                         mv          mv          26     149.5103846
                                                         rirf        rirf        26       0.1379030
                                           2       27    to          to          27       0.0244961
                                                         mv          mv          26     443.5315385
                                                         rirf        rirf        27       0.0245299
                                           3       26    to          to          26       0.0411493
                                                         mv          mv          26     308.8773077
                                                         rirf        rirf        26       0.0362451
                                           4       27    to          to          27       0.0609519
                                                         mv          mv          27     984.0548148
                                                         rirf        rirf        27       0.0229519
                                           5       27    to          to          27       0.1863149
                                                         mv          mv          27     670.3185185
                -----------------------------------------------------------------------------------

The following code gives you slightly different results. You may change the way of determining the portfolio number.

libname MySASDat 'D:\MySAS\SASData\';
/* import data from excel */
proc import out=MySasDat.FunWinsData
     DataFile = "D:\MySAS\SASData\FunWinsdata.xls"
  DBMS=Excel Replace;
  SHEET    = "Sheet1$";
  GETNAMES = yes;
  MIXED    = yes;
  SCANTEXT = yes;
         USEDATE  = yes;
  SCANTIME = yes;
run;

/* remove records with missing TO */
data FunWin_1;
    set MysasDat.funwinsData (rename=(to=Ato yyyymm=Adate));
where ATO is not missing;
keep Adate code ato mv rirf;
run;

/* Count the number obs in each group (by yyyymm) */
proc sql;
    create table funwin_2 as
select *, count(adate) as GTN
from funwin_1
group by adate
    order by adate, ato;
quit;
proc sort data=funwin_2;
    by adate ato;
run;

/* Find the portfolio number */
data funwin_3;
    retain NG;
    set funwin_2;
N5 =  INT(GTN/5);        /* use another method may affect accuracy */
    if first.adate then NG=1;
    else NG+1;
Portfolio=int(NG/N5)+1;  /* use another method may affect accuracy */
if Portfolio > 5 then Portfolio = 5;
by adate;
run;

/* Find the average value for each portfolio */
proc sql;
     create table funwin_result as
     select adate, portfolio, mean(ato) as mean_to,
                              mean(mv)  as mean_mv,
                              mean(rirf) as mean_rirf
  from funwin_3
  group by adate, portfolio
  order by adate, portfolio;
quit;