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Truco SAS. Tablas de una librería en una macro variable

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Me plantean una duda, como crear un conjunto de datos con las tablas de una librería en sas y posteriormente generar una macro variable con ellos, esta es una entrada análoga a otra del blog pero sirve para recordar como funciona el ODS de SAS y el PROC DATASETS un procedimiento que no he usado habitualmente. Lo primero que vamos a hacer es observar que resultados arroja el PROC DATASETS en su sintaxis más sencilla, ver los contenidos de una librería:

[source languaje=”SAS”] ods trace on;
proc datasets lib=datos;
quit;
ods trace off;[/source]

Recordamos que ODS (Output Delivery System) TRACE ON nos permite ver en la log de SAS los elementos que se obtienen como resultado, en este caso, el más sencillo, tenemos:

Output Added:
————-
Name: Directory
Label: Directory Information
Template: Base.Datasets.Directory
Path: Datasets.Directory
————-

Output Added:
————-
Name: Members
Label: Library Members
Template: Base.Datasets.Members
Path: Datasets.Members
————-

Evidentemente nos interesa Members para poner en una tabla SAS todos los miembros de la librería:

[source languaje=”SAS”]
ods output Members=tablas;
proc datasets lib=datos ;
quit;
[/source]

Ahora tenemos que meter en una macrovariable todos los elementos del campo name de la tabla SAS que hemos generado. Para ello en vez de emplear el habitual PROC SQL podemos usar una concatenación sobre los valores de name que diera como resultado final la macrovariable con la lista de las tablas: Seguir leyendo Truco SAS. Tablas de una librería en una macro variable →

Macro SAS. Número de variables de un dataset en una macro

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Una macro que nos permite saber el número de variables que tiene un conjunto de datos SAS. Es una petición de una lectora y la macro es análoga a otra que ya pusimos en el blog allá por 2010. Veamos cómo funciona:

%macro numvars(datos);
 %global numvars;
 /*ABRIMOS EL CONJUNTO DE DATOS PARA VER SUS CARACTERISTICAS*/
 %let datosid = %sysfunc(open(&datos));
 /*SI ESTA ABIERTO ENTONCES LA FUNCION ATTRN NOS DA EL NUMERO DE VARIABLES*/
 %if &datosid %then %do;
 %let numvars =%sysfunc(attrn(&datosid,nvars));
 /*CERRAMOS EL CONJUNTO DE DATOS*/
 %let rc = %sysfunc(close(&datosid));%end;
 %mend;
data ejemplo;
 a=1;
 b=2;
 c=3;
 d=4;
 f=5;
 g=6;
 run;
%numvars(ejemplo);
 %put _user_;

Utilizamos las funciones I/O de SAS, en concreto ATTRN que unido a NVARS nos permite saber el número de variables que tiene un dataset, el número de variables lo ponemos en la macrovariable global &numvars..

Saludos.

Macro SAS. Crear variables dummy desde una variable categórica

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En alguna ocasión ya he conjugado el verbo dumificar y preparando una segmentación he creado una macro SAS que genera variables dummy a partir de variables categóricas, es decir, si la variable A toma valores 1, 2 y 3 tendría que generar A_1 con valor 1 si A toma 1 y con valor 0 en caso contrario, A_2 tiene valor 1 si A es igual a 2 y A_3 tiene valor 1 si A es igual a 3, no es complicado de comprender, pasamos de una variable con 3 niveles a 3 variables con valores 0 o 1. Para esto podemos emplear arrays o la siguiente macro:

%macro dumificar(varib, grupos, mv);
%global &mv.;
data instruccion;
do i=1 to &grupos.;

instruccion=”&varib._”||compress(put(i,3.))||
“=0; IF &varib.=”||put(i,3.)||” THEN &varib._”||compress(put(i,3.))||”=1″;

output;
end;
run;

proc sql noprint ;
select instruccion into:&mv. separated by “;”
from instruccion;
quit;
proc delete data=instruccion;quit;
%mend;

La intención es crear de forma automática un código del tipo VARIABLE_1=0; IF VARIABLE = 2 THEN VARIABLE_1=1; La macro tiene 3 parámetros, VARIB que es la variable que deseamos dumificar, GRUPOS que es el número de grupos de la variable que vamos a transformar en dummies y MV que es el nombre de la macrovariable que tiene el código SAS que generamos de forma automática. A modo de ejemplo de uso:

data aleatorios;
do i=1 to 1000 ;
datoA = min(ranpoi(2,4),9);
if datoA <= 3 then datoB = ranpoi(89,2);
else if datoA <= 5 then datoB = min(ranpoi(89,6),6);
else datoB = min(ranpoi(89,2),3);
output;
end;
drop i;
run;

%dumificar(datoA, 9, dumifica_datoA);
%dumificar(datoB, 8, dumifica_datoB);

data aleatorios;
set aleatorios;
&dumifica_datoA.;
&dumifica_datoB.;
run;

Espero que os sea de utilidad esta macro. Saludos.

Dividir en palabras un texto con SAS

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Una duda que planteó una lectora del blog acerca de separar una cadena de caracteres separados por comas y crear observaciones en otra variable:
 Hola! he buscado por toda la página, necesito ayuda urgente. Mi problema es el siguiente.

Necesito separar una cadena de texto en una fila en varias filas, por ejemplo

cadena1,cadena2,cadena3

en

cadena1
cadena2
cadena3

para encontrar la ‘ , ‘ utilizo scan, aunque podría ocupar anypunct para que encuentre la primera ‘ , ‘ luego la segunda ‘ , ‘ etc y cortar con substr, longth … pero bueno, ya que tengo un metodo de separar el texto de la fila como hago para que cada palabra este en una nueva fila? ojala me hayan entendido y me den una idea de como hacer eso en un proc sql, con una macro o como sea, solo una pequeña orientación me serviria mucho, gracias!!!!!

En realidad teníamos una entrada que podía haberte servido de referencia:

https://analisisydecision.es/el-debate-politico-o-como-analizar-textos-con-wps/

Con esta idea podemos proponer hacer:

data frase;
frase = "cadena1,cadena2,cadena3";
run;

data palabras;
set frase end=fin;
drop i letra;
length palabra $50;
palabra="";
do i = 1 to length(frase);
letra=substr(frase,i,1);
if letra not in (",") then palabra=compress(palabra||letra);
else do;
output;
palabra="";
end;end;
if fin then output;
run;

Se trata de ir caracter a caracter y volcarlo a una nueva variable en el momento que encuentra la coma y realizar un output en ese momento. Saludos.

Atentos a los intervalos de confianza

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Un intervalo de confianza es la zona en la que me fío de lo que estimo. Cuanto más amplia es esa zona menos me fío de lo que estimo y cuanto más estrecha más me fío de lo que estimo. Lo que pasa es que un intervalo de confianza por definición empieza con la famosa expresión “dada una población de media nu y desviación típica sigma…”

¡¡¡FU FU FU FU FU FU!!!

Cuando una definición empieza así levantad las orejas como el can que tenéis al comienzo de estas líneas, una brava infante de marina que, tras 11 años cuidando de mi y de mi familia está pasando horas bajas. Y debéis estar atentos porque estáis trabajando con una media y cuando los datos se parezcan más a la media más me fío de lo que estimo. Sin embargo no por estar más cerca de la media mi estimación tiene que ser mejor. Seguir leyendo Atentos a los intervalos de confianza →

Analisis cluster con SAS. La importancia de las semillas en las k-medias

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El PROC FASTCLUS en SAS nos permite realizar análisis de agrupamiento dirigido mediante el algoritmo de las k-medias. Este algoritmo tiene algunos problemas pero nos puede servir para agrupar de forma multivariante observaciones. Es rápido, sencillo de explicar y con algunas lagunas no funciona mal. Como aproximación a nuestras segmentaciones puede ser muy práctico. Hoy se va a utilizar para identificar a los clientes más complicados de segmentar, a aquellas observaciones que quedan en las zonas grises. (http://www.datanalytics.com/blog/2011/08/03/clustering-iii-sobresimplificacion/)
Estas zonas grises en muchos casos son más importantes que la segmentación en sí. Si estamos con un problema de taxonomía (clasificar especies) puede ser menos importante, pero si clasificamos inversiones, clientes,… ¿qué pasa con aquellos que no sabemos ubicar? Escribimos segmentar en un buscador y tenemos esta imagen:

¡Qué sencillo es segmentar! Cada muñeco queda en su pelota, Seguir leyendo Analisis cluster con SAS. La importancia de las semillas en las k-medias →

Trucos SAS. Lista de variables missing

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Duda que me plantearon ayer por la tarde. Dada una serie de variables determinar que registro tiene todas esas variables nulas. El truco que planteo puede servir para determinar incluso cuantos valores perdidos tiene esa lista de variables, ese truco me le reservo para otro día. El código lo acompaño con un ejemplo para que se pueda ejecutar y analizar su funcionamiento:

data aleatorio;
do i=1 to 20000;
aleat1=sqrt(rannor(45));
aleat2=sqrt(rannor(5));
aleat3=sqrt(rannor(4));
aleat4=sqrt(rannor(450));
aleat5=sqrt(rannor(40));
output;
end;
run;

data fila_nula;
set aleatorio;
nulo=0;
array varib(*) aleat1--aleat5;
do j=1 to dim(varib);
if not missing(varib(j)) then nulo=i;
end;
drop j;
if nulo=0;
run;

Muy sencillo el truco. Si se encuentra alguna variable que no es nula la variable nulo ya no toma valor 0. Espero que os sea de utilidad. Saludos.