PRO C SQL l oop: циклы по месяцам в году?

Question

У меня проблемы с созданием эффективного способа использования PRO C SQL в SAS для сбора ежемесячных данных за 4 года (2017, 2018, 2019, до 2020 года).

Мой текущий (сокращенный) код:

PROC SQL;
select 
count(VAL1) as name1, sum(VAL2) as name2
from table  tbl
WHERE tbl.dte  >= '20170101' and tbl.dte < '20170201'
); 

В настоящее время я просто использую метод копирования и вставки снова и снова, но мне нужно будет делать это более ста раз, для четырех таблиц (примерно до 500 раз) .

Есть ли более эффективный способ сделать это?

Answer 1

Как насчет агрегации?

select year(tbl.dte), month(tbl.dte), count(VAL1) as name1, sum(VAL2) as name2
from table  tbl
where tbl.dte >= '20170101' 
group by year(tbl.dte), month(tbl.dte)

Answer 2

Поскольку ваши строки в порядке ГГГГММДД, просто возьмите первые 6 символов, чтобы получить различное значение для каждого месяца.

select substr(dte,1,6) as month
     , count(VAL1) as name1
     , sum(VAL2) as name2
from have
group by month
; 

Answer 3

Совокупные вычисления могут быть выполнены с использованием SQL или статистической процедуры, такой как Proc MEANS.

. Рассмотрим набор данных, содержащий отчеты по отдельным местоположениям о ежедневных продажах для 50 местоположений. Агрегирование будет представлять общий объем продаж (по всем местоположениям) на ежемесячном уровне. Руководство также хочет узнать количество отчетов о продажах за месяц.

Пример:

data raw(label='Some US Census sales data as basis of simulation' keep=_q _sales);
  * some data copied from https://www.census.gov/retail;
format _q yyq.; input @1 q 1. @13 y 4. _sales: comma8.;
_q = yyq(y,q);
datalines;
4th quarter 2019 1,464,339
3rd quarter 2019 1,381,537
2nd quarter 2019 1,377,288
1st quarter 2019 1,241,540
4th quarter 2018 1,407,934
3rd quarter 2018 1,323,360
2nd quarter 2018 1,332,848
1st quarter 2018 1,219,133
4th quarter 2017 1,361,001
3rd quarter 2017 1,262,868
2nd quarter 2017 1,266,215
1st quarter 2017 1,156,810
4th quarter 2016 1,294,590
3rd quarter 2016 1,217,376
2nd quarter 2016 1,218,921
1st quarter 2016 1,120,887
4th quarter 2015 1,253,997
3rd quarter 2015 1,193,142
2nd quarter 2015 1,194,480
1st quarter 2015 1,084,374
4th quarter 2014 1,231,471
3rd quarter 2014 1,170,225
2nd quarter 2014 1,177,252
1st quarter 2014 1,060,492
run;

proc sort data=raw; by _q;
run;

data have(label='Simulate some activity to be summarized');
  set raw;

  days = intnx('quarter',_q,0,'E') - _q;
  _x = _sales / 50 / days;

  do date = _q to _q + days;
    datestring = put (date, yymmddn8.);
    do storeid = 1 to 50;
      reportid + 1;
      sales = round(_x - 25 + rand('uniform', 50));
      output;
    end;
  end;

  keep datestring storeid reportid sales;
run;

* Compute monthly aggregates - SQL way;

proc sql; 
  create table want as
  select 
    intnx('month', date, 0) as month format=yymon7.
  , count(reportid) as report_count format=comma7.
  , sum(sales) as month_sales format=dollar12.
  from
  (
    select 
      input(datestring,yymmdd8.) as date,
      have.*
      from have
  ) have  /* this is now an alias for outer scope */
  group by calculated month
;


* convert datestring to date value;
data have_v / view=have_v;
  set have;
  date = input (datestring,yymmdd8.); format date yymmddn8.;
run;

* Compute monthly aggregates - MEANS way;
* Grouping occurs at the formatted values of the BY variables(s);
* The date format yymon7. is used to force aggregation by month;

proc means noprint data=have_v;
  by date;
  var sales reportid;
  format date yymon7.;
  output out=monthly_summary n(reportid)=count sum(sales)=sales;
  format sales dollar12. count comma7.;
run;