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ETL CREATION_INTERNE

Anwenden von Bezeichnungen und Formaten

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Dieses Beispiel zeigt, wie die Aktion `table.alterTable` in SAS© Cloud Analytic Services (CAS) verwendet wird, um die Eigenschaften von Tabellenspalten zu ändern, insbesondere die Anwendung von beschreibenden Bezeichnungen und numerischen Formaten. Der Code beginnt mit der `CAS`-Prozedur zur Interaktion mit dem CAS-Server. Die Aktion `table.alterTable` wird verwendet, um Bezeichnungen und Formate für Spalten wie 'Customer_Name', 'Payment_History', 'Credit_Score', 'Total_Debt', 'State_FIPS', 'Income' und 'Region_FIPS' anzugeben. Anschließend wird die Aktion `table.fetch` verwendet, um eine Teilmenge der Spalten der Tabelle 'creditscores' abzurufen und anzuzeigen, wobei die neu definierten Bezeichnungen und Formate angewendet werden. Ein DATA STEP-Block wird hinzugefügt, um eine Demo-Tabelle 'creditscores' zu erstellen und das Beispiel eigenständig zu machen.
Datenanalyse

Type : CREATION_INTERNE


Die Beispiele verwenden generierte Daten (Datalines).

1 Codeblock
PROC CAS / DATA STEP Data
Erklärung :
Der Datenblock erstellt eine temporäre Tabelle namens 'creditscores' mit Beispieldaten für die Spalten 'Customer_Name', 'Payment_History', 'Credit_Score', 'Total_Debt', 'State_FIPS', 'Region_FIPS', 'Age' und 'Income'.

Die PROC CAS-Prozedur initialisiert eine Sitzung mit dem CAS-Server.
Die Aktion `table.alterTable` wird verwendet, um die Struktur der Tabelle 'creditscores' zu ändern, indem sie deskriptivere Bezeichnungen ('label') und spezifische Anzeigeformate ('format') für bestimmte Spalten wie 'Payment_History' (Prozentformat) und 'Total_Debt', 'Income' (Währungsformat) anwendet.
Schließlich wird die Aktion `table.fetch` verwendet, um eine angegebene Teilmenge der Variablen der Tabelle 'creditscores' ('Customer_Name', 'State', 'Age', 'Income', 'Payment_History', 'Credit_Score', 'Total_Debt', 'State_FIPS', 'Region_FIPS') abzurufen und anzuzeigen. Die Option `index=false` wird verwendet, um die Indexvariable nicht in das Ergebnis aufzunehmen.
Kopiert!
1DATA work.creditscores;
2 INPUT Customer_Name $ Payment_History Credit_Score Total_Debt State_FIPS Region_FIPS Age Income;
3 DATALINES;
4"John Doe" 0.95 750 15000 12345 67890 35 60000
5"Jane Smith" 0.80 680 25000 54321 09876 42 80000
6"Peter Jones" 0.90 700 10000 98765 43210 28 45000
7"Alice Brown" 0.70 600 30000 11223 44556 50 90000
8;
9RUN;
10 
11PROC CAS;
12 TABLE.alterTable / columns={
13 {label="Customer Name", name="Customer_Name"},
14 {label="Payment History", FORMAT="percent.", name="Payment_History"},
15 {label="Credit Score", name="Credit_Score"},
16 {label="Total Debt", FORMAT="dollar10.", name="Total_Debt"},
17 {label="State FIPS", name="State_FIPS"},
18 {FORMAT="dollar10.", name="Income"},
19 {label="Region FIPS", name="Region_FIPS"}},
20 name="creditscores";
21 TABLE.fetch / TABLE="creditscores"
22 fetchvars={"Customer_Name", "State", "Age", "Income",
23 "Payment_History", "Credit_Score",
24 "Total_Debt", "State_FIPS", "Region_FIPS"},
25index=false;
26QUIT;
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