简单描述统计分析 一、 means过程 （一）例题和语句分析 例题1：某车间有30个人分成4组，求车间工人平均每小时制作的配件个数 data data3_1;
input no w n; /*按自由格式输入变量no、w和n*/
cards;
01 10 35
02 6 32
03 8 29
04 6 26
;
run;
proc means data= data3_1 n mean
1 临时和永久数据集SAS数据集名称SAS数据集有临时和永久两种存在方式。所有的SAS数据集都有一个两级名称，两个层级之间用句点.分隔。第一层级：逻辑库引用名第二层级：数据集名称注意，两级名称出现在 DATA 语句和 DATA= 选项中逻辑库引用名、数据集名称都遵循SAS命名的标准规则：以字母或下划线开始，且只包含数字、字母或下划线。此外，逻辑库引用名长度不超过8个字符，数据集名称不超过32个字符
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2023-10-08 18:56:29
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原标题：SAS岩论 | 在Jupyter Notebook中使用SAS在Jupyter Notebook中使用SASJupyter Notebook目前已成为绝大多数编程人员首选的工具。尤其是学习Python的朋友们，已非常习惯使用它了。我本人也是在学习Python的时候接触到这个工具，边学边做笔记是非常方便的，有关它的优点及功能本文就不再赘述了。作为一个SAS爱好者，也希望有这么一个Web端的工
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2023-10-26 17:49:00
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## 如何使用Python导出SAS数据集
在数据科学和统计分析的领域，SAS（Statistical Analysis System）是一种非常流行的数据分析工具。在许多情况下，我们可能需要将SAS数据集导出为CSV、Excel或者其他格式，以便在Python中进行进一步的数据分析。本文将引导你如何使用Python导出SAS数据集，并通过具体的代码进行详细解说。
### 流程概述
下面的表
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2023-05-18 12:36:11
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SAS逻辑库中、由SAS创建和处理的SAS文件，是SAS存储数据的主要方式。SAS数据集包含以表的观测（行）和 变量（列）为形式存在的数据值，以及用以描述变量类型、长度和创建该数据集时所使用的引擎等信息的描述信息。根据其是否包含真正的数据值，SAS数据集可分为SAS数据文件和SAS视图。SAS数据文件包含 数据和描述信息，在逻辑库中的成员类型是DATA；而SAS视图不包含 数据值，是指向其他数据源
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2024-01-08 15:46:23
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上面一节讲了SAS的基本概念，以及语法结构，这次主要讲解SAS DATA步读取数据。 1 ·列表输入 2 ·按列输入 3 ·格式化输入 使用DATA步读取数据的基本形式如下：DATA 数据集;INPUT 变量1 <$> <变量2  
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2023-12-16 11:25:16
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seaborn是python中的一个非常强大的数据可视化库，它集成了matplotlib，下图为seaborn的官网，如果遇到疑惑的地方可以到官网查看。http://seaborn.pydata.org/从官网的主页我们就可以看出，seaborn在数据可视化上真的非常强大。1.首先我们还是需要先引入库，不过这次要用到的python库比较多。import numpy as npimport pand
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2023-10-04 16:39:13
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# 如何用Python生成Excel数据散点图
## 概述
在本文中，我们将教会一位刚入行的小白如何使用Python生成Excel数据散点图。这个过程涉及到几个步骤，我们将逐步引导他完成这个任务。
## 步骤概览
在下表中，我们将展示生成Excel数据散点图的整个流程。
```mermaid
gantt
title 生成Excel数据散点图流程
dateFormat YYY
原创
2024-05-10 06:34:02
75阅读
# 如何使用 Python 读取 SAS 数据集
在现代数据科学和分析中，Python 是一种流行的编程语言，而 SAS 数据集也广泛用于统计分析。对于刚入行的小白来说，可能会对如何在 Python 中读取 SAS 数据集感到困惑。本文将详细讲解这一过程，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
首先，让我们简要概括一下整个流程。我们将分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-10-13 05:44:14
210阅读
# 用 Python 创建散点图矩阵
在数据分析中，散点图矩阵（也叫Pairs Plot）是用于可视化多个变量之间关系的一种有效工具。在本指南中，我们将学习如何使用 Python 创建一个简单的散点图矩阵。我们将使用 `pandas` 和 `seaborn` 两个库来完成这一任务。
## 实现流程
首先，我们先总结实现的步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-10 03:40:59
214阅读
Pandas主要先读取表格类型的数据，然后进行分析。 import pandas as pd# 由于是用pandas模块操作数据，因此不用在路径前加open,否则就是python直接打开文件，可能还会打不开出错# file_path_excel = open('E:\\学习\\Python\\Pandas模块的导入及学习-数据分析\\bank.xls')是错的# 文件所在的位置，文件路径
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2023-11-12 20:19:07
81阅读
SAS进阶《深入解析SAS》之Base SAS基础、读取外部数据到SAS数据集前言：在学习完《SAS编程与商业案例》后，虽然能够接手公司的基本工作，但是为了更深入的SAS学习，也为了站在更高的一个层次上去掌握和优化公司工作，故而又咬紧牙关加紧学习《深入解析SAS》.就目前的两本书的...
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2015-12-30 19:08:00
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# 使用Python读取SAS数据集的工具包
在数据科学领域，我们常常需要处理来自不同平台的数据。有时， SAS（Statistical Analysis System）数据集被广泛用于统计分析，但如何高效地将这样的数据集导入Python环境呢？本文将介绍如何借助`pandas`和`sas7bdat`这两个库来实现这一功能。
## 1. 环境准备
在开始之前，请确保你已安装`pandas`和
今天下午学习了如何使用python绘制简单的散点图，写成博客分享一下。在python中画散点图主要是用matplotlib模块中的scatter函数，先来看一下scatter函数的基本信息。网址为：点击打开链接可以看到scatter中有很多参数，经常使用的参数主要有以下几个：c：marker:数据、代码和绘制的图如下。数据(取第一列作为x，取第四列作为y)截图：代码如下：import matplo
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2023-07-02 17:29:24
346阅读
数据集操作1、纵向合并 SAS纵向合并的语句是SET语句，语法格式如下： DATA 数据集; SET 数据集1（数据集选项）数据集2（数据集选项）…; RUN;SET语句作用是将若干个数据集依次纵向连接，并存放语法建立的数据集中。如果SET4语句后面只有一个数据集，此时相当于复制作用，即将SET指定的数据集中的数据复制到DATA语句建立的数据集中。数据集选项最常用的2种： SET 数据集1 （IN
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2024-04-01 19:18:31
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SAS逻辑库中、由SAS创建和处理的SAS文件，是SAS存储数据的主要方式。SAS数据集包含以表的观测（行）和 变量（列）为形式存在的数据值，以及用以描述变量类型、长度和创建该数据集时所使用的引擎等信息的描述信息。根据其是否包含真正的数据值，SAS数据集可分为SAS数据文件和SAS视图。SAS数据文件包含 数据和描述信息，在逻辑库中的成员类型是DATA；而SAS视图不包含 数据值，是指向其他数据源
网上关于Python使用matplotlib包进行绘图的文章不少，自己写一遍掌握得才更好。matplotlib是用于创建二维图表和图形的库，它不在标准python库之中，需要单独安装。安装在windows的控制台里输入：pip install matplotlib执行import matplotlib，如果没有错误提示，则表示安装成功。折线图先画一个最简单的折线图。import matplotli
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2023-08-10 19:08:02
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[TOC]1 临时和永久数据集SAS数据集名称SAS数据集有临时和永久两种存在方式。所有的SAS数据集都有一个两级名称，两个层级之间用句点.分隔。第一层级：逻辑库引用名第二层级：数据集名称注意，两级名称出现在 DATA 语句和 DATA= 选项中逻辑库引用名、数据集名称都遵循SAS命名的标准规则：以字母或下划线开始，且只包含数字、字母或下划线。此外，逻辑库引用名长度不超过8个字符，数据集名称不超过
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2024-08-02 21:19:21
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SAS进阶《深入解析SAS》之对多数据集的处理1. 数据集的纵向串接：数据集的纵向串接指的是，将两个
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2016-01-04 13:38:00
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