> Is there a calculation formula I can use to > incrementally calculate the median (or for that > matter, any percentile) without having every unique > value available in memory or in a table? A straight forward way to calculate the median in this way seems to be: to maintain an ordered data store (i.e., an array or a hash) of half the total number of observations. A StackOverflow article concurs. ... View more

Get The FCmp Function Editor ... View more

Here is one way. I find it easier to code and to test if the looping mechanism is separated out.    /* test data */    data class;      set sashelp.class;      id = _n_;    run;      %macro doOne(i);      proc sql noprint;        select name into :vlist&i separated by " "        from class        where id <= &i;      quit;    %mend  doOne;      %macro dofive;      %local i;      %do i = 1 %to 5;        %local vlist&i;        %doOne(&i)        %put vlist&i=***&&vlist&i***;      %end;    %mend  dofive;      %dofive    %*-- on log    vlist1=***Alfred***    vlist2=***Alfred Alice***    vlist3=***Alfred Alice Barbara***    vlist4=***Alfred Alice Barbara Carol***    vlist5=***Alfred Alice Barbara Carol Henry***    --*; ... View more

Here is one way. HTH.    /* test data */    data one;      input id start finish;    cards;    1 . .    2 . .    3 3 5    4 . .    5 . .    6 . .    7 7 7    8 8 8    9 . .    ;    run;      /* carry forward start and finish for id within the range, start-finish, inclusive */    data two;       retain qStart qFinish .;       drop qStart qFinish;         set one;         if missing(start) & ^missing(qStart) & qStart<=id<=qFinish then          link carryForward;       else          link queue;         return;         carryForward:          start = qStart;          finish = qFinish;       return;       queue:          qStart = start;          qFinish = finish;       return;    run;      proc print data=two;    run;    /* on lst    Obs    id    start    finish     1      1      .         .     2      2      .         .     3      3      3         5     4      4      3         5     5      5      3         5     6      6      .         .     7      7      7         7     8      8      8         8     9      9      .         .    */ ... View more

It is not trivial to write a general macro that returns the number of observations in a SAS data set. Read Jack Hamilton's famous SUGI26 paper to see the reasons why this is so. You can see his macro source code in the appendix of the paper. ... View more

One straight-forward way is: Read the PLCY file and insert or replace the %LET INFILE... line with something you want and then run the rest of the code. ... View more

See an excellent solution without type conversions at sas-l: http://www.listserv.uga.edu/cgi-bin/wa?A2=ind0001B&L=sas-l&D=0&P=30671 ... View more

Adding a dummy element at both (or either) ends of the array -- as Ksharp does -- is a handy coding technique worth learning. Below finds all the enrollment spans. HTH. /* test data */ data temp;   input id dx_month e1-e26; cards; 101 13  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  0 0 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 102 20  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 103 15  0 0 0  0 0 0  0 0 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 0 0  0 0 104 14  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  0 0 0  0 0 0  0 0 0  0 0 105 22  1 1 1  0 0 0  0 0 0  0 0 0  0 0 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 0 106 11  0 0 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 0 0  0 0 0  0 0 107 20  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  0 0 1  1 1 1  1 1 1  1 1 1  1 1 108 99  0 0 1  0 1 0  0 0 0  0 0 0  0 0 0  0 0 0  0 0 0  0 0 0  0 1 ; run;   /* find all the countinous enrollment "spans" */ data spans;   set temp;   keep id spanId start finish length;     call missing(sentinel, spanId, start, finish, length);   array enrolled[1:27] e1-e26 sentinel;     do m = lbound(enrolled) to hbound(enrolled);     if start & ^enrolled   then do;       length = m - start;       finish = m - 1;       output;       start = .;     end; else if ^start & enrolled   then do;       spanId + 1;       start = m;     end;   end; run;   /* check */ proc print data=spans;    where length >= 12; run; /* on lst               span Obs     id     Id     start    finish    length  1     101      1        1       12        12  2     101      2       15       26        12  3     102      1        1       26        26  4     103      1        9       22        14  5     104      1        1       15        15  6     106      1        3       19        17  7     107      1        1       12        12  8     107      2       15       26        12 */ ... View more

The log reports that your if statement resolves to: > IF ITEM=1 THEN itematt1-itematt3=1 ; which is incorrect. ... View more

There isn't anything special about "Data steps that write SAS programs." SAS code is text strings and data steps can handle text strings with no problem. Here is a simple example: /* a data step that generates a sas program */ data _null_;   file "c:\temp\code.sas";   input;   put _infile_; cards4;   proc print data=sashelp.class;   run; ;;;; run;   /* one way to run the generated program */ %inc "c:\temp\code.sas" / source;  ... View more

Let's make the code a bit simpler.    /* test data sets */    data table1;      input id :$8. @@;    cards;    1 2 3    ;    run;    data table2;      input id :$8. @@;    cards;    4 5    ;    run;      data a;      set table1 table2(rename=(id=id2));      if missing(id) then id = "000" || id2;    run;    proc print; run;    /* on lst    Obs    id      id2     1     1     2     2     3     3     4     0004     4      5     0004     5 <- id is not reset here     */ The question is: why the id for the fifth obs "0004", not "0005"? This is because when the SET statement is reading observations from TABLE2, it does not reset ID variable to missing (because it is not in the TABLE2 due to RENAME) after the initial pdv resetting as the SET starts handling TABLE2. Thus once the ID is assigned "0004", it remains "0004". Since "0004" is not missing, the IF condition evaluates to FALSE and no further assignments are done. For more detailed explanation on how data step works, see Howard Schreier's excellent SUGI30 paper titled "Let Your Data Power Your DATA Step: Making Effective Use of the SET, MERGE, UPDATE, and MODIFY Statements". ... View more

The leading blanks are preserved if you use $char informat. Here is an example run on my 9.2 (TS1M0), windows platform: data one;   input @21 count $char8.; cards; ----+----1----+----2----+----3 SC010024201103241201 1468 ; run; proc print data=one; run; /* on lst Obs    count  1     ----+---  2      1468 */ ... View more

@kwu: You are right. The drop dsoption in the hash output method does not seem to work. I edited my previous posting. ... View more

It is a known problem. See Problem Note 37287: Data set options not honored by Hash OUTPUT method.    %put sysvlong=&sysvlong sysscpl=&sysscpl;    %*-- on log    sysvlong=9.02.01M0P020508 sysscpl=W32_VSPRO    --*;      data _null_;      if 0 then set sashelp.class;         dcl hash h();      h.definekey('name');      h.definedata('name', 'age');      h.definedone();        do obs = 1 to nobs;        set sashelp.class nobs=nobs;        h.add();      end;        h.output(dataset: "work.class(drop=age)");      stop;    run;      proc print data=class;    run;    /* on lst    Obs    Name       Age        1    John        12      2    Alice       13      3    Henry       14      4    Joyce       11      5    Janet       15      6    Judy        14      7    William     15      8    Mary        15      9    James       12     10    Barbara     13     11    Carol       14     12    Ronald      15     13    Louise      12     14    Thomas      11     15    Alfred      14     16    Robert      12     17    Jane        12     18    Philip      16     19    Jeffrey     13    */ Message was edited by: chang_y_chung@hotmail.com ... View more

@SPR: In the case that the input datasets have some common satellite (or non-key) vars, your output dataset can be incorrect. Here's an example:    data one;      input id var @@;    cards;    1 1 2 2 3 3 4 4 5 5    ;    run;    data two;       input id var @@;    cards;    1 6 3 7 5 8 7 9 9 10    ;    run;      proc sort data=one; by id; run;    proc sort data=two; by id; run;      data inner notinner;        merge one(in=s1) two(in=s2);        if s1 and s2 then output Inner;        if s1 and not s2 then output Notinner;        by id;    run;      proc print data=inner;    run;    /* on lst -- Uh-oh!    Obs    id    var     1      1     6     2      3     7     3      5     8    */ ... View more