birthday<-as.character('1992/12/22')#用/

birthday<-as.character('1992-12-22')#用-

endday<-as.character(Sys.Date())#系统时间

#生成数据框-方法1

fs<-cbind(birthday,endday)

fs<-as.matrix(fs)

fs<-as.data.frame(fs)

#使用管道函数生成数据框-方法2

library(magrittr)#使用管道函数需要先加载包

fs<-cbind(birthday,endday)%>%as.matrix()%>%as.data.frame()

library(lubridate)

#首先计算年月日的差值

fs$y<-year(fs$endday)-year(fs$birthday)

fs$m<-month(fs$endday)-month(fs$birthday)

fs$d<-day(fs$endday)-day(fs$birthday)

#最终生成实足年龄

#日的差值小于0，那么月份要减1；日的差值大于等于0，那么月份不变

fs$mm[fs$d<0]<-fs$m[fs$d<0]-1

fs$mm[fs$d>=0]<-fs$m[fs$d>=0]

#年份的思想同上

fs$yy[fs$mm<0]<-fs$y[fs$mm<0]-1

fs$yy[fs$mm>=0]<-fs$y[fs$mm

先利用SAS进行四格表的卡方检验，首先创建数据集test，数据集格式为

i j f

1 1 12

1 2 32

2 1 3

2 2 8

;

data test;

do i=1 to 2;

do j=1 to 2;

input f@@;

output;end;end;

datalines;

12 32 3 8

;

*给变量添加标签;

proc datasets lib=work;

modify test;

label i='group-组别，1代表A组,2代表B组'

j='curative effect-疗效，1代表有效，2代表无效'

f='freqency-频数，人数';

run;

*查看变量及标签信息;

proc contents data=test;

run;

*进行卡方检验，比较两组的有效率;
proc freq data=test;
weight f;
tables i*j/chisq expected norow nocol nopercent;
run;

*使用ODS系统，创建PDF

*在数据展示的过程当中经常需要将小数转换成百分位数的形式，比如合格率，及格率等等。实现此过程的函数在SAS中是percent函数

使用此函数要结合put函数使用，percent函数的使用格式是percent w.d，w是总宽度，d是转换成百分位数后保留的小数位数，转换成百分位数后“%”占3个字符宽度

本例随机新建数据集em，新建变量x，随机输入变量值;

data em;

input x@@;

cards;

0.5 0.03 0.36 0.98 0.75

;

data em;

set em;

y=put(x,percent8.2);

y1=put(x,percent8.1);

y2=put(x,percent8.0);

y3=put(x,percent8.);

run;

*查看变量类型，可知y y1 y2 y3 均是字符型变量，且y3和y2的效果一样;

proc contents data=em;

run;

#Method1

如果你的Excel文件是'.xlsx'格式的，那么强烈建议使用openxlsx包读取！优点是速度快，且不易出错！

简易格式为：read.xlsx('path\\dataset.xlsx',sheetindex)

x_1<-openxlsx::read.xlsx('hb-4-Umb.xlsx',1)

此种方式就会把整个表中的数据读入x_1中。

更加具体的规则见帮助文件：格式为，真的是很详细！！

read.sx(xlsxFile, sheet = 1, startRow = 1, colNames = TRUE,
  rowNames = FALSE, detectDates = FALSE, skipEmptyRows = TRUE,
  skipEmptyCols = TRUE, rows = NULL, cols = NULL, check.names = FALSE,
  namedRegion = NULL, na.strings = 'NA', fillMergedCells = FALSE)

读取b.xlsx表中的数据，从第二行开始，使用R的自动命名

x_1<-openxlsx::read.xlsx('C:\\users\\administrator\\desktop\\b.xlsx',startRow = 2,colNames=FALSE)

#Method2

X_2<-gdata::read.xls('C:\\users\\administrator\\desktop\\b.xlsx

*调用sashelp.class数据集;

data test; set sashelp.class;

run;

*思路非常简单：首先要得到观测数，然后确定好分开的比例，比如说一半一半，还是0.6+0.4，亦或是0.7+0.3然后用比例1*观测数，比例2*观测数;

*解释宏，以%macro开始，以%mend结束。

宏名字为num 宏变量为train_pct,validate_pct，

在proc sql 中select语句选择列变量，*表示全部列变量，count（*）表示全部的列变量计数，from语句后跟数据集名字

在宏中定义宏变量时要用%sysevalf(表达式)

%put 在log窗口显示内容;

%macro num(train_pct,validate_pct);

proc sql;

select count(*)

into :t_nobs

from test;

quit;

%let train_obs=%sysevalf(&train_pct*&t_nobs);

%let validate_obs=%sysevalf(&validate_pct*&t_nobs);

%put train_obs=&train_obs;

%put validate_obs=&validate_obs;

%mend;

%num(0.7,0.3)*调用宏;

*proc surveyslect 默认的抽样方式为单纯

对数据集进行变量重命名的方法很多，若变量非常多的情况下，rename函数等可能不太友好，有没有可以批量修改变量名的方法呢？利用数组的方式将非常容易实现。

data test;

set sashelp.class;

run;

*查看数据集的前5行;

data m;set test(obs=5);run;

*查看数据集的变量信息;

proc contents data=test out=b;run;

*在log窗口只显示变量名，便于粘贴复制;

data b;set b;keep name;run;

proc print noobs;run;

*将数据集中所有的数值型变量名称赋值给宏变量box;

*将新名字赋值给box1;

%let box= Age Height Weight;

%let box1=Ages Heights Weights;

*定义两个数组boxn 和boxn1;

data test;set test;

array boxn{*}&box.;

array boxn1{*}&box1.;

do i=1 to dim(boxn);

boxn1{i}=boxn{i};

end;

run;

*运行上述语句发现旧变量名和新变量名均存在与数据集中