Sas에서 피벗 테이블을 만드는 방법(예제 포함)

SAS에서 PROC TABULATE를 사용하여 데이터 세트의 변수를 요약하는 피벗 테이블을 만들 수 있습니다.

이 절차에서는 다음 기본 구문을 사용합니다.

 proc tabulate data =my_data;
    class var1;
    var var2 var3;
    table var1, var2 var3;
run ;

class 문은 그룹화할 변수를 지정하고, var 문은 요약할 숫자 변수를 지정하며, table 문은 피벗 테이블의 형식을 지정합니다.

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: Proc Tabulate를 사용하여 SAS에서 피벗 테이블 생성

SAS에 다양한 식료품점의 판매 및 반품 건수에 대한 정보가 포함된 다음과 같은 데이터세트가 있다고 가정해 보겠습니다.

 /*create dataset*/
data my_data;
    input store $sales returns;
    datalines ;
At 10 2
At 7 0
At 7 1
At 8 1
At 6 0
B 10 2
B 14 5
B 13 4
B 9 0
B-52
C 12 1
C 10 1
C 10 3
C 12 4
C 9 1
;
run ;

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

이제 각 매장의 매출 및 반품 합계를 요약하는 피벗 테이블을 생성한다고 가정합니다.

이를 위해 다음 구문을 사용할 수 있습니다.

 /*create pivot table to summarize sum of sales and returns by store*/
proc tabulate data =my_data;
    classstore ;
    var salesreturns;
    table store, sales returns;
run ; 

결과 피벗 테이블에는 각 매장의 매출 및 반품 합계가 표시됩니다.

예를 들어 다음을 볼 수 있습니다.

• A 매장의 매출 합계는 38 입니다.
• A 매장에 대한 반품의 합계는 4 입니다.
• B 매장의 매출 합계는 51 입니다.
• B 매장에 대한 반품의 합계는 13 입니다.

등등.

기본적으로 SAS는 피벗 테이블에 있는 각 숫자 변수의 합계를 계산합니다.

그러나 각 숫자 변수 뒤에 *Average를 입력하여 평균 값을 계산할 수 있습니다.

 /*create pivot table to summarize mean of sales and returns by store*/
proc tabulate data =my_data;
    classstore ;
    var salesreturns;
    table store, sales*Mean returns*Mean;
run ; 

결과 피벗 테이블에는 각 매장의 평균 매출 및 반품이 표시됩니다.

예를 들어 다음을 볼 수 있습니다.

• A 매장의 평균 매출 가치는 7.6 입니다.
• A 매장에서 발생한 반품의 평균 가치는 0.80 입니다.
• B 매장의 평균 매출 가치는 10.2 입니다.
• B 매장에서 발생한 반품의 평균 가치는 2.6 입니다.

등등.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 SAS에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

SAS에서 절차 요약을 사용하는 방법
SAS에서 상관관계를 계산하는 방법
SAS에서 빈도표를 만드는 방법