如何使用sas中的cmiss函数（附示例）

可以使用SAS中的CMISS函数来统计数据集每一行中缺失值的数量。

以下是在实践中使用此功能的常见方法：

 data new_data;
    set my_data;
    total_missing = cmiss (of team -- assists);
run ;

此特定示例创建一个名为new_data的新数据集，其中包含一个名为Total_missing 的列，用于计算名为team和Assists的列之间每行中缺失值的数量。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例：使用SAS中的CMISS统计每行缺失值的数量

假设我们在 SAS 中有以下数据集，名为my_data ，其中包含有关各种篮球运动员的信息：

 /*create dataset*/
data my_data;
    input team $points assists;
    datalines ;
Cavs 12 5
Cavs 14 7
Warriors 15 9
. 18 9
Mavs 31 7
Mavs. 5
. . 3
Celtics 36 9
Celtics 40 7
;
run ;

/*view dataset*/
proc print data =my_data; 

请注意，有几行缺少值。

我们可以使用CMISS函数来统计每一行中缺失值的数量：

以下示例展示了如何在 SAS 中的以下数据集上实际使用每种方法：

 /*create new dataset that counts number of missing values in each row*/
data new_data;
    set my_data;
    total_missing = cmiss (of team -- assists);
run ; 

名为total_missing的新列显示每行中缺失值的数量。

例如：

• 第一行包含0 个缺失值。
• 第二行包含0 个缺失值。
• 第三行包含0 个缺失值。
• 第四行包含1 个缺失值。

等等。

注意：您可以在此处找到 SAS CMISS功能的完整文档。

其他资源

以下教程解释了如何在 SAS 中执行其他常见任务：

SAS中如何统计缺失值
SAS中如何删除缺失值的行
SAS中如何用零替换缺失值