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 * Programme : Feature Engineering Multi-Thread : Parallélisez la préparation de vos données sans réapprendre à coder
 * Reference : EXECUT26C9
 * Source    : https://www.wearecas.eu/en/sampleCode/EXECUT26C9
 ******************************************************************************/

/* --- BLOC 1 --- */
libname mycas cas; /* Crée un libref CAS */

proc casutil outcaslib="casuser" replace;
   load data=sashelp.cars casout="cars_cas";
run;

data mycas.cars_with_eff;
   set mycas.cars_cas;
   if MPG_City > 25 then Efficiency_Category = 'Haute';
   else Efficiency_Category = 'Standard';
   run;

proc print data=mycas.cars_with_eff(obs=5);
   title 'Exemple Basique: Voitures avec catégorie d''efficacité';
run;

proc casutil outcaslib="casuser" drop table="cars_with_eff";
run;


/* --- BLOC 2 --- */
libname mycas cas;

proc casutil outcaslib="casuser" replace;
   load data=sashelp.cars casout="cars_cas";
run;

data mycas.sporty_cars(keep=Make Model Type Origin MSRP);
   set mycas.cars_cas;
   where Type = 'Sports' and MPG_Highway > 20;
   run;

proc print data=mycas.sporty_cars(obs=5);
   title 'Exemple Intermédiaire: Voitures de sport économes en carburant';
run;

proc casutil outcaslib="casuser" drop table="sporty_cars";
run;


/* --- BLOC 3 --- */
libname mycas cas;

proc casutil outcaslib="casuser" replace;
   load data=sashelp.cars casout="cars_cas";
run;

data mycas.cars_processed;
   set mycas.cars_cas;
   Row_ID = _N_;
   Thread_Info = cats('Thread: ', _THREADID_, ' on node: ', _HOSTNAME_);
   if (_N_ between 1 and 10) or (mod(_N_, 100) = 0) then call symputx(cats('Obs',_N_), Make);
   run;

%macro check_macros;
   %global Obs1 Obs10 Obs100;
   %if %symexist(Obs1) %then %put Observation 1 (Make): &Obs1.;
   %if %symexist(Obs10) %then %put Observation 10 (Make): &Obs10.;
   %if %symexist(Obs100) %then %put Observation 100 (Make): &Obs100.;
%mend;
%check_macros;

proc print data=mycas.cars_processed(obs=10);
   title 'Exemple Avancé: Traitement et informations de thread';
run;

proc casutil outcaslib="casuser" drop table="cars_processed";
run;


/* --- BLOC 4 --- */
libname mycas cas;

/* Création d'une table d'entrée avec quelques données manquantes */
data cars_data_local;
   input Make $ Model $ Type $ MPG_City MPG_Highway;
   datalines;
Toyota Camry Sedan 28 39
Honda Civic Sedan 30 40
Ford F-150 Truck . 22
Chevrolet Silverado Truck 16 .
BMW X5 SUV 20 27
;;
run;

proc casutil outcaslib="casuser" replace;
   load data=cars_data_local casout="cars_with_missing";
run;

data mycas.cars_clean mycas.cars_problematic;
   set mycas.cars_with_missing;
   /* Vérifier les valeurs manquantes pour la consommation de carburant */
   if missing(MPG_City) or missing(MPG_Highway) then do;
      output mycas.cars_problematic; /* Écrire les lignes avec problèmes dans une table séparée */
      _ERROR_ = 1; /* Marquer l'observation comme ayant une erreur pour le log */
   end;
   else do;
      Avg_MPG = (MPG_City + MPG_Highway) / 2;
      output mycas.cars_clean;
   end;
   run;

proc print data=mycas.cars_clean(obs=5);
   title 'Exemple Viya: Voitures sans données manquantes';
run;

proc print data=mycas.cars_problematic(obs=5);
   title 'Exemple Viya: Voitures avec données manquantes';
run;

proc casutil outcaslib="casuser" drop table="cars_with_missing" casout="cars_clean" casout="cars_problematic";
run;