重金悬赏： 求SAS大牛解决SAS数据合并问题

重金悬赏：求SAS大牛解决SAS数据合并问题

具体请看附件。感觉不够可以再加。 SAS数据问题.xlsx (19.04 KB)

2019-5-28 08:38:45 上传

但是请详细解答。 可以把附件中的三个Table 放到自己的Excel 里取出评论上传到SAS里，并详细说明如何实现Table 4 里的结果结构。 这个数据只是样本不是真实数字，作为参考。 但是实际要解决的人数有几十万，需要用SAS运转要比Excel 更快更有效。

有超过一年没用SAS了，所以不少功能都生疏了，所以特来此版求教。 请把 SAS 编码放到回帖中并加以解释中间步骤的串联性。 经楼主检测能运转后24小时内发放悬赏奖励。

谢谢支持。  

能否提出用SAS Hash 解决的具体方案？ 实际数据很大，一条生产链可能少，但要扩及整个系统，proc transpose 会运转缓慢，因为临时产生的数据很大。

proc sort data=Mbr_Info out=test1;
   by Member_ID Main_Category;
run;

proc transpose data=test1 out=test2;
   var Category:;
   by Member_ID Main_Category;
run;

proc sql;
   create table test3 as
   select distinct test2.Member_ID, test2.Main_Category, sum(COL1*Weight) as Sum_Category from
   test2 left join Mbr_weights
   on test2.Main_Category=Mbr_weights.Main_Category and category=_NAME_
   group by Member_ID || test2.Main_Category
;
quit;

proc transpose data=test3 out=table4;
   id Main_Category;
   var Sum_Category;
   by Member_ID;
run;

l1i2n3i4n5g 发表于 2019-5-28 10:14
proc sort data=Mbr_Info out=test1;
   by Member_ID Main_Category;
run;

我明早开完会去试试，如果有其他问题，还请继续跟进回答。 谢谢。

l1i2n3i4n5g 发表于 2019-5-28 10:14
proc sort data=Mbr_Info out=test1;
   by Member_ID Main_Category;
run;

proc sql 步骤没看明白。 COL1 是指proc transpose 后test2 里的column 1 吗？ 为什么有了sum() statement 还要在前面select distinct test2.member_id? 有了aggregate function 应该就是一个member_id 只有一行数据才对吧？

请先解释上边问题我明早去试试。

l1i2n3i4n5g 发表于 2019-5-28 10:14
proc sort data=Mbr_Info out=test1;
   by Member_ID Main_Category;
run;

这个proc transpose data=test1 out=test2 里的var 应该是Table_1 里的Category 1-5 分别列出来而不是Table_2里的总结Category，虽然这里不会影响什么但是如果Table_1 是几十列数据十几万行，那transpose 完了，会产生十几倍甚至几十倍的临时数据。 还有更有效省时间的方法吗？ 我修改了一下你的code 跑了一下可以运转但是一两个小时才跑完。 因为数据有可能有别的问题，所以得多跑几次查错或检验个别outlier 这程序跑起来还是有点慢，不过还是谢谢啦。

l1i2n3i4n5g 发表于 2019-5-28 10:14
proc sort data=Mbr_Info out=test1;
   by Member_ID Main_Category;
run;

这个问题可以用SAS Hash 解决吗？ 我记得Hash 对于大数据库很有效。

reduce_fat 发表于 2019-5-29 12:02
这个问题可以用SAS Hash 解决吗？ 我记得Hash 对于大数据库很有效。

处理速度应该还可以啊，是否加了很多其他操作？

l1i2n3i4n5g 发表于 2019-5-29 13:01
处理速度应该还可以啊，是否加了很多其他操作？

数据很多，十几万人。 这个做完proc transpose 后产生的临时结果有几千万，因为原始数据里就有几十个变量。 能否用Hash 做一个？ 我忘了怎么做Hash 了。

寻求大牛帮助实现SAS Hash 转换数据。 这个通过proc transpose 可以做一条小的生产链的。但如果扩及整个系统，我的单机SAS 没有云处理服务器，就做不动了。 公司小买不了很多SAS都是每个人单机。 十几个数据处理的人里才有一人能有SAS使用权的。

谢谢啦。

1. proc sort data=Mbr_info;
   
2.    by Member_ID Main_Category;
   
3. run;
   
4. 
   
5. data _null_1;
   
6.    if _n_=0 then do;
   
7.       set Mbr_weights;
   
8.    end;
   
9.    else if _n_=1 then do;
   
10.    declare hash newly(dataset:'Mbr_weights');
    
11.       newly.definekey('category', 'main_category');
    
12.       newly.definedata('weight');
    
13.       newly.definedone();
    
14.    end;
    
15.    call missing(of _all_);
    
16.    set mbr_info;
    
17.    by Member_ID Main_Category;
    
18.    rc=newly.find(key:'Category1',key:main_category);
    
19.       if rc=0 then category1=category1*weight;
    
20.       else category1=0;
    
21.       rc=newly.find(key:'Category2',key:main_category);
    
22.       if rc=0 then category2=category2*weight;
    
23.       else category2=0;
    
24.       rc=newly.find(key:'Category3',key:main_category);
    
25.       if rc=0 then category3=category3*weight;
    
26.       else category3=0;
    
27.       rc=newly.find(key:'Category4',key:main_category);
    
28.       if rc=0 then category4=category4*weight;
    
29.       else category4=0;
    
30.       rc=newly.find(key:'Category5',key:main_category);
    
31.       if rc=0 then category5=category5*weight;
    
32.       else category5=0;
    
33.    sum_category=sum(of category:);
    
34.    retain a b c d 0;
    
35.    if main_category='a' then a=sum_category;
    
36.    else if main_category='b' then b=sum_category;
    
37.    else if main_category='c' then c=sum_category;
    
38.    else if main_category='d' then do;d=sum_category;output;end;
    
39.    keep member_id a b c d;
    
40. run;

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