Here is one way. In the worst case, you will make 0.5*n*(n-1) comparisons per obs.    /* test data */    data one;      do i = 1 to 4;        do j = 1 to 4;          do k = 1 to 4;            output;          end;        end;      end;    run;      /* flag if all ijk values are different */    data two;      set one;      array var(*) i j k;      unique = 1;       drop p q;      do p = 1 to dim(var)-1 while(unique);         do q = p + 1 to dim(var) while(unique);            unique = var(p)^=var(q);         end;      end;     run;      /* check */    proc print data=two(obs=10);    run;    /* on lst    Obs    i    j    k    unique        1    1    1    1       0      2    1    1    2       0      3    1    1    3       0      4    1    1    4       0      5    1    2    1       0      6    1    2    2       0      7    1    2    3       1      8    1    2    4       1      9    1    3    1       0     10    1    3    2       1    */  ... View more

In proc sql, the summary stats are automatically (re-)merged to the original data, unless you disable this with noremerge option to the proc sql statement, or nosqlremerge system option.    proc sql;       /* test data */       create table one (year num, qtr num, sales num);       insert into one       values (2009, 1, 1000)       values (2009, 2, 1000)       values (2009, 3, 1000)       values (2009, 4, 1000)       values (2010, 1, 1550)       values (2010, 2, 1550)       values (2010, 3, 1550)       values (2010, 4, 1550);         /* attach yearly sum */       create table two as       select year, qtr, sales format=dollar8.            , sum(sales) as total format=dollar8.       from   one       group by year       order by year, qtr;         /* check */       select * from two;       /* on lst       year       qtr     sales     total       --------------------------------------        2009         1    $1,000    $4,000        2009         2    $1,000    $4,000        2009         3    $1,000    $4,000        2009         4    $1,000    $4,000        2010         1    $1,550    $6,200        2010         2    $1,550    $6,200        2010         3    $1,550    $6,200        2010         4    $1,550    $6,200       */    quit; ... View more

In case you are asking if we should invoke a macro with or without a trailing semi-colon:    %macro test;       %let dattype=demog;       %put data type is &dattype;    %mend test;      %*-- type1 --*;    %test      %*-- type2 --*;    %test; It depends. A macro invocation does not require a semi-colon, but anything that can signal the end of the invocation. Thus if your macro generates a complete statement including the statement ending semi-colon, then the type 2 style invocation results in an extra semi-colon. This is often OK, though, if the extra semi-colon, in the context, can be considered as a null statement and is ignored. ... View more

This macro assumes a so-called macro variable array. I am not a big fan, but sometimes you have no choice.I would have written the macro a bit differently, but the concept remains the same.    %*-- returns a macro-quoted comma-separated double-quoted text,       given an mac var array root1 - rootn, where root0 evaluates to n.       if root0 does not exists then root should exists as this macro       returns its value enquoted --*;    %macro qCsqv(root=);       %if not %symexist(&root.0) %then %do;          %*;%qsysfunc(quote(&&&root))          %return;       %end;       %local i;       %do i = 1 %to &&&root.0;          %if &i > 1 %then %*;%str(, );          %*;%qsysfunc(quote(&&&root.&i))       %end;    %mend  qCsqv;    %*-- test1. when p0 exists --*;    %let p0 = 3;    %let p1 = a;    %let p2 = b;    %let p3 = c;    %put %qCsqv(root=p);    %*-- on log    "a", "b", "c"    --*;    %*-- test2. when p0 does not exist --*;    %symdel p0 p1 p2 p3;    %let p = hello;    %put %qCsqv(root=p);    %*-- on log    "hello"    --*; ... View more

@data _null_; Nice! I did write it first time using quote() function in the data step. But then I changed my mind because macro quoting seems a tiny bit safer due to possible macro triggers in the title. Maybe I shouldn't have. 🙂    %let qTitle=;    data _null_;       length title $200;       title='Summary of M&M Consumption at SAS''s campus';       call symputx('qTitle', quote(strip(title)), 'g');    run;      %*-- check --*;    title &qTitle;    proc sql;        select 'a lot' as total from sashelp.class(obs=1);     quit;    title;      %*-- on lst    WARNING: Apparent symbolic reference M not resolved.    ...    Summary of M&M Consumption at SAS's campus    total    -----    a lot    --*; ... View more

   %let tbltit=;    data _null_;       length title $200;       title="Summary of King's College VascuQoL Domain Results by Visit";       call symputx('tbltit', title, 'g');    run;      %*-- trim and quote --*;    %let tbltit=%qtrim(%superq(tbltit));      %*-- check --*;    title "&tbltit";    proc freq data=sashelp.class;       tables age;    run;    title;    %*-- on lst    Summary of King's College VascuQoL Domain Results by Visit    The FREQ Procedure                                    Cumulative    Cumulative    Age    Frequency     Percent     Frequency      Percent    --------------------------------------------------------     11           2       10.53             2        10.53     12           5       26.32             7        36.84     13           3       15.79            10        52.63     14           4       21.05            14        73.68     15           4       21.05            18        94.74     16           1        5.26            19       100.00    --*; ... View more

I think data _null_'s solution naturally leads to a simpler solution below. It makes a number of assumptions, of course, but may work out when you have a reasonable idea about what the variable names are in the input dataset.    /* test data */    proc plan ordered;      factors var1=2 var2=2 var3=3 / noprint;      output out=old;    run;    quit;      /* do something when we hit any first.var */    data new;      set old;      by var:;      array firsts(*) first:;        drop i;      do i = 1 to dim(firsts);        put firsts(i) 2. @;      end;      put;    run;    /* on log    1 1 1    0 0 1    0 0 1    0 1 1    0 0 1    0 0 1    1 1 1    0 0 1    0 0 1    0 1 1    0 0 1    0 0 1    */ p.s. Well, ... did not know that data _null_ has already posted a follow up with exactly the same idea moments earlier... 😞 Message was edited by: chang_y_chung@hotmail.com ... View more

Would this work?    /* test data */    data one;       do datetime = '04jun2000:22:30'dt to '04jun2004:00:00'dt by 300;          output;       end;       format datetime datetime.;    run;      /* remove any record between Fri 10:30pm and Sun 11:00pm, exclusive */    data two;       set one;       select(weekday(datepart(datetime)));           when(6) if timepart(datetime) < '22:30't then output; /* fri */          when(7) ;                               /* do nothing on sat */          when(1) if '23:00't < timepart(datetime) then output; /* sun */          otherwise output;       end;    run; ... View more

I find it helpful separating out the iteration mechanism and the task that is to get done for each iteration.    /* input data */    data c1;       a='a';       b='b';       c='';       d='d';       run;      /* macro to iterate */    %macro doSomething(iter=);       data c2;          set c1;          array letters(4) $ a b c d;          x = &iter;          var = strip(letters(x));          if var='b' then put x= "true. var='b'";          else put x= "false. var^='b'";       run;    %mend  doSomething;      %*-- test running it one at a time --*;    %doSomething(iter=1)    %doSomething(iter=2)      %*-- run them all --*;    %macro doAll;       %local i;       %do i = 1 %to 4;          %doSomething(iter=&i)       %end;    %mend  doAll;    %doAll    %*-- on log    x=1 false. var^='b'    x=2 true. var='b'    x=3 false. var^='b'    x=4 false. var^='b'    --*; ... View more

There are many ways to do this. Here is one using a hash obj. It assumes that cnt is without gaps or duplicates within a name.    /* test data */    data one;       input name $ no sl $ cnt;    cards;    Bob 35 a20 1    Bob 44 a22 2    Bob 28 a20 3    John 35 a20 1    John 35 a22 2    John 35 a20 3    John 35 a20 4    John 35 a22 5    ;    run;      /* removes obs whose cnt is one less than the next one with sl="a22" */    data two;       dcl hash h();       h.defineKey('cnt');       h.defineDone();         do until (last.name);          set one;          by name cnt;          if sl="a22" then do;             cnt = cnt - 1;             h.add();             end;       end;         do until (last.name);          set one;          by name cnt;          if h.check(key:cnt)=0 then continue;          output;       end;              h.clear();    run;      proc print data=two;    run;     /* on lst    Obs    name    no    sl     cnt       1     Bob     44    a22     2     2     Bob     28    a20     3     3     John    35    a22     2     4     John    35    a20     3     5     John    35    a22     5    */        ... View more

Then one way is to merge them first, then output twice, missing out one variable at a time.    /* test datasets */    data one(drop=r) two(drop=z);       do until(x = 3);           input x z $ @@;           output one;        end;        input;       do until(x = 5);           input x r $ @@;           output two;        end;        stop;    cards;    1 A 2 B 3 C    1 R 2 S 3 T 4 W 5 G    ;    run;      /* sort, merge, then output twice missing out either z or r */    proc sort data=one out=ones nodupkey;        by x;     run;    proc sort data=two out=twos nodupkey;        by x;     run;      data three;       merge ones(in=one) twos(in=two);       by x;       if one and two;         array temp(1) $1 _temporary_;       temp(1) = r;       call missing(r);       output;       r = temp(1);       call missing(z);       output;    run;      /* check */    proc print data=three noobs;    run;    /* on log    x    z    r    1    A    1         R    2    B    2         S    3    C    3         T    */ ... View more

I'd first check the validvarname option setting. You can simply call proc options or submit the following line:    %put validvarname=%sysfunc(getoption(validvarname)); ... View more

Here is a one-pass solution that does not involve transposing variables. There are many ways to make my solution run even faster, but left as an exercise for those who are interested. 🙂    /* modified polingjw^s test data */    data test;       array var{32} var01-var32;       do x=1 to 1e6;          do i=-15 to 16;             var{i+16} = i*ranuni(0);          end;          output;       end;       drop i x;    run;      /* polingjw */    proc transpose data=test out=test_transpose name=var;    run;    data polingjw;       set test_transpose;       array col{*} col:;       array max_{5};       array min_{5};       do i=1 to 5;          max_{i} = max(of col );          min_{i} = min(of col );          do j=1 to dim(col);             if col{j}=min_{i} then col{j}= .;             if col{j}=max_{i} then col{j}=.;          end;       end;       keep  var max_: min_:;    run;    /* re-shape to long for comparisons */    data polingjwLong;      set polingjw;      length var $32 type $6 num value 8;      keep var type num value;      array max_(5) max_1 - max_5;      array min_(5) min_1 - min_5;      do num = 1 to 5;         type = "top";         value = max_(num);         output;      end;      do num = 1 to 5;         type = "bottom";         value = min_(num);         output;      end;    run;         /* chang */    %let maxNumVars = 3000;     %let top = 5;       data chang;       set test end=end;         array top(1:&maxNumVars,-&top:&top) _temporary_;       array cur(*) _numeric_;       do k = 1 to dim(cur);          if missing(cur(k)) then leave;          link doTop;          link doBottom;       end;         if end then link doOutput;       return;         doTop:          do j = 1 to &top;             if missing(top(k,j)) then do;                top(k,j) = cur(k);                leave;             end;              if (cur(k) < top(k,j)) then continue;             if (cur(k) = top(k,j)) then leave;                    do i = &top to j+1 by -1;                top(k, i) = top(k, i-1);             end;             top(k, j) = cur(k);             leave;          end;        return;              doBottom:          do j = 1 to &top;             if missing(top(k,-j)) then do;                top(k,-j) = cur(k);                leave;             end;             if (cur(k) > top(k,-j)) then continue;             if (cur(k) = top(k,-j)) then leave;             do i = &top to j+1 by -1;                top(k,-i) = top(k,-i+1);             end;             top(k,-j) = cur(k);             leave;          end;        return;         doOutput:          length var $32 type $6;          do k = 1 to dim(cur);             var = vname(cur(k));             type = "top";             do num = 1 to &top;                value = top(k, num);                 output;             end;             type = "bottom";             do num = 1 to &top;                value = top(k,-num);                output;             end;          end;          keep var type num value;       return;    run;       proc compare base=polingjwLong comp=chang;    run;    /* on log, in part    NOTE: No unequal values were found. All values compared are exactly equal.    */ ... View more

It gets much easier if you have the rates in a long-shaped dataset. You can even do this temporarily by creating a view.    /* test data */    data rates;      input key rates_20 rates_21 rates_22;    cards;    1 0.10 0.11 0.12    2 0.20 0.21 0.22    ;    run;      data policies;      input key age;    cards;    1 21    2 20    ;    run;      /* "lookup" rates by key and age by merging */      /* first we delete existing/create a new view of rates long-shaped */    data ratesLong/view=ratesLong;      set rates;      array rates(20:22) rates_20 - rates_22;      do age = lbound(rates) to hbound(rates);        rate = rates(age);        output;      end;      keep key age rate;    run;      /* merge by key and age */    data policiesWithRate;        merge policies(in=_main) ratesLong;        by key age;        if _main;    run;      /* check */    proc print data=policiesWithRate;    run;    /* on lst    Obs    key    age    rate         1      1      21    0.11     2      2      20    0.20    */ ... View more

Even though it is possible to execute proc and data steps within another data step, (an example is found here), there are much easier ways, for instance:    /* test data */    data p;      input id job weight;    cards;    1 1 10    2 0 20    3 1 30    ;    run;      /* create dataset n from p */    data n;       set p;       if job = 1 then do;          job = 0;          weight = 0.2;          output;          job = 1;          weight = 0.8;          output;       end; else if job = 0 then do;          job = 0;          weight = 0.5;          output;          job = 1;          weight = 0.5;          output;       end;     run;      /* check */    proc print data=n;    run;    /* on lst    Obs    id    job    weight       1      1     0       0.2     2      1     1       0.8     3      2     0       0.5     4      2     1       0.5     5      3     0       0.2     6      3     1       0.8    */ ... View more