求助：批量文本数据进行重复测量分析，如何转换数据格式？

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有批量.txt数据文件（10几年的数据）存于 "d:\sean\"中，每个.txt文本均包含三个变量：Date   LightrrapData  ModelPrediction，其中LightrrapData  ModelPrediction为两种处理方式下的数据，



我想对这两种处理作不同时间间隔的重复测量分析，很多参考书上说导入数据集里的格式是这样的
group  data              day
1          1                     0
1          1                     9
1          5                     11
1          4                     12
1          2                     13
1          2                     14
2          0.0014             0
2          0.0000             9
2          0.0000             11
2          0.0000             12
2          0.0002             13
2          0.0003             14

我不知道如何转化为这种格式的数据集，即把.TXT文本里的后面两列按时间合并为一列，分别用1和2代表两种处理名称。day为实际调查日期相对于第一次调查（1980/6/3)的时间差。请问如何将数据在数据集里显示为上述格式？

单个.txt（假如按上述格式转化后）重复测量分析代码如下：

/* 数据步待求*/

/* 过程步：*/
  Proc Mixed     covtest Method= Reml;
    Class grade;
    Model Y=grade day grade*day /ddfm=satterth;   /* /Htype=1*/
    Repeated  / TYPE=UN;
                                                                                  /*Lsmeans grade time grade*time /tdiff pdiff;*/
Title 'Fit Unstructured Covariance';
Run;

还有，能否对所有.txt文件批量进行Repeated  analysis?

请各位大侠不吝赐教！谢谢！

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关键词：数据格式 重复测量 文本数据 unstructured Prediction 求助 数据 格式 文本 批量

sean1945 发表于 2010-3-9 10:34
有批量.txt数据文件（10几年的数据）存于 "d:\sean\"中，每个.txt文本均包含三个变量：Date   LightrrapData  ModelPrediction，其中LightrrapData  ModelPrediction为两种处理方式下的数据，



我想对这两种处理作不同时间间隔的重复测量分析，很多参考书上说导入数据集里的格式是这样的
group  data              day
1          1                     0
1          1                     9
1          5                     11
1          4                     12
1          2                     13
1          2                     14
2          0.0014             0
2          0.0000             9
2          0.0000             11
2          0.0000             12
2          0.0002             13
2          0.0003             14

我不知道如何转化为这种格式的数据集，即把.TXT文本里的后面两列按时间合并为一列，分别用1和2代表两种处理名称。day为实际调查日期相对于第一次调查（1980/6/3)的时间差。请问如何将数据在数据集里显示为上述格式？

单个.txt（假如按上述格式转化后）重复测量分析代码如下：

/* 数据步待求*/

/* 过程步：*/
  Proc Mixed     covtest Method= Reml;
    Class grade;
    Model Y=grade day grade*day /ddfm=satterth;   /* /Htype=1*/
    Repeated  / TYPE=UN;
                                                                                  /*Lsmeans grade time grade*time /tdiff pdiff;*/
Title 'Fit Unstructured Covariance';
Run;

还有，能否对所有.txt文件批量进行Repeated  analysis?

请各位大侠不吝赐教！谢谢！

For the question days, you can use either intck function or minus of two days as long as they are SAS dates(numeric integer).
I am not clear about your other questions.


6    data _null_;
7      x='15jun1980'd;
8      days=intck('day','3jun1980'd,'15jun1980'd);
9      days2 = '15jun1980'd -  '3jun1980'd;
10     put x= yymmdd10. days days2;
11     run;

x=1980-06-15 12 12
NOTE: DATA statement used (Total process time):
      real time           0.01 seconds
      cpu time            0.00 seconds

bobguy,  thankyou fou your help.
about my quesitions,
when i import  the .txt datas from "d:\sean\" , it created a dataset as follows:

Date       LighttrapData     ModelPrediction
1980-06-03   1       0.0014
1980-06-12   1       0
1980-06-14    5      0
1980-06-15    4      0
... ...
1980-09-19    48   2.8819

because my procdue of the Repeated analysis of unequally dates, the form should be  the following one:
group  data              day
1          1                     0
1          1                     9
1          5                     11
1          4                     12
1          2                     13
1          2                     14
2          0.0014             0
2          0.0000             9
2          0.0000             11
2          0.0000             12
2          0.0002             13
2          0.0003             14
how can I change the initial data into this form?  Can you show me the code? thankyou!

3# sean1945

1. 
   
2. DATA ORIGINAL;
   
3. INPUT Date YYMMDD10.       LighttrapData     ModelPrediction;
   
4. FORMAT DATE YYMMDD10.;
   
5. DATALINES;
   
6. 1980-06-03   1       0.0014
   
7. 1980-06-12   1       0
   
8. 1980-06-14    5      0
   
9. 1980-06-15    4      0
   
10. 1980-06-16    2      0.0002
    
11. 1980-06-17    2      0.0003
    
12. ;
    
13. DATA NEW;
    
14. DO UNTIL(Eof0);
    
15.   SET ORIGINAL END = Eof0;
    
16.   FIRST_DATE = MIN(DATE, FIRST_DATE);  
    
17. END;
    
18. DO UNTIL(Eof1);
    
19.   SET ORIGINAL END = Eof1;
    
20.   DAY = DATE-FIRST_DATE;
    
21.   GROUP = 1; DATA = LIGHTTRAPDATA;
    
22.   OUTPUT;
    
23.   GROUP = 2; DATA = MODELPREDICTION;
    
24.   OUTPUT;
    
25. END;
    
26. KEEP GROUP DAY DATA;
    
27. PROC SORT; BY GROUP DAY;
    
28. RUN;

复制代码

4# jingju11
Your code works well, thanks very much for your kind!  
I  got a lot of from the bbs.
Also thanks to 2# bobguy!