2012年8月8日 主要是根据选取条件来进行拆分 1.根据行数来选: data test; set oldset; if _n_=10 then output; if id="001" then output; run; 输出第10行的数据行和ID="001"的数据行并形成数据集test: 2.用where语句 3.用firstobs和obs的组合来截取一部分数据行 data test; set oldset(firstobs=10 obs=1000); run:

SAS 循环与数组 SAS提供了循环语句以满足在编程中需要多次执行相同操作的情 况.有时还需要对不同的变量执行相同的操作,此时可定义SAS数组,并通过数组名和下标来引用这些变量. 1 循环 SAS循环语句通常有如下几种形式:迭代DO语句.DO WHILE语句 和DO UNTIL语句. 1.迭代DO语句 迭代DO语句的基本形式如下: DO 索引变量=开始值 <TO 结束值> <BY递进值> <WHILE(表达式)> <UNTIL(表达式)>; … SAS语句…

/*统计表的字段*/ PROC CONTENTS DATA=SASHELP.CLASS NOPRINT OUT=CA(KEEP=NAME); RUN; /*提取表的变量名*/ PROC SQL NOPRINT; SELECT NAME INTO:A SEPARATED BY ' ' FROM CA; RUN; QUIT; %LET I=; /*计算各个变量的频数,并存放在一个数据集中*/ %MACRO M_A(); PROC FREQ DATA=SASHELP.CLASS; %DO %UNTIL

SAS 对数据的拼接与串接 使用SAS对数据进行串接.合并.更新与修改. 1. 数据集的纵向串接 数据集的纵向串接指的是,将两个或者多个数据集首尾相连,形成 一个新的数据集. 对数据集的纵向串接可以通过以下两种方法实现: ·使用SAS DATA步的SET语句. ·使用SAS过程步的APPEND过程. 1.1 使用SET语句实现纵向串接 1.基本形式 使用SET语句实现纵向串接的基本形式如下: DATA 新数据集; SET 数据集1 数据集2 <数据集3 数据集4 …>; RUN; 其中: ·S

在C/C++中使用OpenMP优化代码方便又简单,代码中需要并行处理的往往是一些比较耗时的for循环,所以重点介绍一下OpenMP中for循环的应用.个人感觉只要掌握了文中讲的这些就足够了,如果想要学习OpenMP可以到网上查查资料. 工欲善其事,必先利其器.如果还没有搭建好omp开发环境的可以看一下OpenMP并行程序设计——Eclipse开发环境的搭建 首先,如何使一段代码并行处理呢?omp中使用parallel制导指令标识代码中的并行段,形式为: #pragma omp parallel

SAS  创建新变量 在对SAS数据集进行处理时,经常需要根据原有变量或变量值生成新变量.根据要实现功能的不同,SAS提供了多种方法,例如通过数据集选项RENAME=(RENAME语句).赋值语句.求和语句等来实现不 同的功能. 1  数据集选项RENAME=和RENAME语句 在DATA步中,可使用数据集选项RENAME=或RENAME语句修改 一个或多个变量的名称.跟前面介绍过的数据集选项KEEP=和DROP= 一样,数据集选项RENAME=也可用于DATA语句中的输出数据集和 SET语句中

SAS语言 -- 简介   SAS语言是一种专用的数据管理与分析语言,它提供了一种完善的编程语言.类似于计算机的高级语言,SAS用户只需要熟悉其命令.语句及简单的语法规则就可以做数据管理和分析处理工作.因此,掌握SAS编程技术是学习SAS的关键环节.在SAS中,把大部分常用的复杂数据计算的算法作为标准过程调用,用户仅需要指出过程名及其必要的参数.这一特点使得SAS编程十分简单. SAS语言 -- SAS语句   一个SAS语句是由SAS关键词,SAS名字,特殊字符串,并以分号(;)结尾,它要求S

我们当前有如下目录结构的图像数据集(用于图像分类): 1. imageDatastore imageDatastore:imds = imageDatastore('./images', 'IncludeSubfolders', true, 'labelsource', 'foldernames') 第一个参数./images表示文件所在的路径: 后续参数都是键值对(key-value)的形式 includesubfolders:是否继续读取子文件夹中的图像数据: labelsource:图像

SAS数据挖掘实战篇[四] 今天主要是介绍一下SAS的聚类案例,希望大家都动手做一遍,很多问题只有在亲自动手的过程中才会有发现有收获有心得. 1 聚类分析介绍 1.1 基本概念 聚类就是一种寻找数据之间一种内在结构的技术.聚类把全体数据实例组织成一些相似组,而这些相似组被称作聚类.处于相同聚类中的数据实例彼此相同,处于不同聚类中的实例彼此不同.聚类技术通常又被称为无监督学习,因为与监督学习不同,在聚类中那些表示数据类别的分类或者分组信息是没有的. 通过上述表述,我们可以把聚类定义为将数据集中在某

Sub W()   ' MsgBox "行数:" & Selection.Rows.Count    Dim rows_count As Integer    Dim rows_id As Integer    Dim column_count As Integer    column_count = Selection.Columns.Count '获取选择区域的列数    'MsgBox column_count '打印列数    rows_id = ActiveCell.

拆分数据集train&test from sklearn.model_selection import train_test_split 可以按比例拆分数据集,分为train和test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y , test_size=0.2) x是input,y是label,test_size是想要取的测试集比例 [持续更新] 参考笔记:https://blog.csdn.net/cymy001/artic

发表于<程序员>2015年4月B的一篇文章,在博客归档下.根据杂志社要求,在自己博客发表该文章亦须注明:本文为CSDN编译整理,未经允许不得转载,如需转载请联系market#csdn.net(#换成@) 想通过原理来说明一些技术白皮书上“什么时候应该使用什么”这个“应该”后面的原因.通过数据结构中经典的排序查找算法来推倒解释数据库中几种经典的表连接背后的算法原理,和原理决定的在各种数据库中不同的应用和限制.以简单的算法来讲出数据库系统中看着核心强大功能的本质的算法设计.较之白皮书中不同数据库的

MIC性能优化主要包括系统级和内核级:系统级优化包括节点之间,CPU与MIC之间的负载均衡优化:MIC内存空间优化:计算与IO并行优化:IO与IO并行优化:数据传递优化:网络性能优化:硬盘性能优化等.内核级优化包括并行度优化:负载均衡优化:进程/线程的同步优化:线程扩展优化:向量化优化:cache优化:数据对齐优化:库函数的选择等. 并行度优化 MIC上的并行化主要涉及并行线程/进程的数目,并行层级,并行粒度等方面. 并行度 MIC卡上包含众多的物理核,同时每个核上可以开启4个线程.例如一块60

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volist标签 volist标签主要用于在模板中循环输出数据集或者多维数组 volist(name,id,offset,length,key,mod,empty) name(必须):要输出的数据模型变量 id(必须):循环变量 offset(可选):要输出数据的offset length(可选):输出数据的长度 key(可选):循环的key变量,默认值为i mod(可选):对key值取模,默认为2(用于偶数行查询等) empty(可选):如果数据为空显示的字符串 通常模型的select方法返回