proc means：解决做table时遇到的问题简述

文章1

XTH，公众号：CDISC与SAS制作汇总表时不用dummy的方法，解决分类变量数据缺失-- proc means/ freq

文章2

徐XTH，公众号：CDISC与SAS如何按照TFL模板给出的顺序出表或者QC

之前文章介绍的方法，在实际工作当中碰到了些许问题。

产生问题的原因如下：

        文章1：按条件筛选之后，待proc meas的数据集完全为空。

       文章2：尽管按照proc format notsorted的顺序排列，但是当我们需要proc transpose的时候依然要重新排序。

文章1：

    之前说过proc format和proc means的preloadfmt组合可以不用自建dummy数据，但是实践中发现了一个隐形条件：数据集必须存在format定义的任意一个value。换句话说数据集肯定不能为空。

解决方法：

        proc format中新加一个定义：' ' = ' '，引号间要有空格。

        同时空的数据集插入一条n=1的数据，这里n=1详看链接文章1。或者简单来说proc means里的参数var仅能计算数值，那么我直接n=1，这条观测的其他变量就都是=' '。

结论：

        因为proc format和数据集都有了相同的value: ' '，那么就可以实现不用创建dummy的需求。所以说两边具有相同的value，才是能体现preloadfmt的真正价值。

文章2：

        我们在用proc means的时候通常不会class一个变量，比如我想要计算不同性别的受试者在不同药物下的人数，那么自然class药物和性别。而且一般最终的展示是药物为纵列，性别为横行，那么肯定要transpose。

        常用proc transpose应该知道要预先排序，但是如果按照我们proc format notsorted的排序是没办法操作的。

解决方法：

      在proc means产生的数据集中生成一个id=_n_的变量，也就是让id记住当前proc format notsorted的排序，然后这个数据集当作dummy，再和transpose后的数据集merge，最后再按id排序即可。

结论：

       此方法没什么新意，甚至还是需要构造dummy数据集，之后可以再研究下transpose有没有保留排序的方法。

总结：

        实际做表的过程中发现，此一系列方法确实让代码简洁，且分割成块很容易理解。就算项目不同，复制过去更改的地方也只是format。推荐大家使用此方法，尽可能地把需要更改的地方集中在一块。

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