Este ejemplo muestra cómo crear una tabla de agrupación (group-by table) utilizando las acciones CAS (Cloud Analytic Services) en la plataforma SAS© Viya™. La tabla de entrada CreditQualify se agrupa por las variables de estado (State) y los códigos FIPS del estado (State_FIPS). La variable Credit_Score se utiliza como variable de ponderación para calcular la media (MEAN) de las puntuaciones de crédito por grupo. Los resultados intermedios y finales se gestionan utilizando acciones CAS como simple.groupBy, table.alterTable, table.fetch y table.save. Una vez realizada la agrupación, la tabla de salida ScorePerState se enriquece con una columna _Score_ formateada y se guarda en formato .sashdat para su fácil reutilización. La verificación del código de gravedad (s.severity = 0) asegura que las operaciones se ejecutan solo en caso de éxito de la acción anterior.
Análisis de datos
Type : CREATION_INTERNA
La tabla de ejemplo CreditQualify se crea utilizando un paso DATA con datalines para asegurar la autonomía del ejemplo. Los datos son ficticios e incluyen las variables State (cadena de caracteres), State_FIPS (numérica) y Credit_Score (numérica).
1 Bloque de código
PROC CAS / DATA STEP Data
Explicación :
El paso DATA inicial crea una tabla temporal llamada 'CreditQualify' con datos de ejemplo para las variables 'State' (estado), 'State_FIPS' (código FIPS del estado) y 'Credit_Score' (puntuación de crédito). La declaración PROC CAS activa la sesión SAS Cloud Analytic Services (CAS). La acción simple.groupBy se utiliza luego para construir grupos basados en las variables 'State' y 'State_FIPS'. 'Credit_Score' se define como variable de ponderación y el agregador se establece en 'MEAN' para calcular la media de las puntuaciones de crédito por grupo. Las opciones 'scoregt' y 'scorelt' definen los límites inferior y superior de las puntuaciones a incluir. El resultado de esta acción es una tabla de salida llamada 'ScorePerState' en la caslib activa. Una verificación del código de gravedad (s.severity = 0) asegura que las acciones siguientes solo se ejecuten en caso de éxito. Si la acción groupBy tiene éxito, la acción table.alterTable se utiliza para modificar la columna '_Score_' asignándole la etiqueta 'Credit Score' y el formato '5.2'. Luego, la acción table.fetch recupera las variables 'State', 'State_FIPS' y '_Score_' de la tabla 'ScorePerState', aplicando el formato especificado para '_Score_'. Finalmente, la acción table.save guarda la tabla 'ScorePerState' en formato .sashdat en la caslib activa.
El paso DATA inicial crea una tabla temporal llamada 'CreditQualify' con datos de ejemplo para las variables 'State' (estado), 'State_FIPS' (código FIPS del estado) y 'Credit_Score' (puntuación de crédito). La declaración PROC CAS activa la sesión SAS Cloud Analytic Services (CAS). La acción simple.groupBy se utiliza luego para construir grupos basados en las variables 'State' y 'State_FIPS'. 'Credit_Score' se define como variable de ponderación y el agregador se establece en 'MEAN' para calcular la media de las puntuaciones de crédito por grupo. Las opciones 'scoregt' y 'scorelt' definen los límites inferior y superior de las puntuaciones a incluir. El resultado de esta acción es una tabla de salida llamada 'ScorePerState' en la caslib activa. Una verificación del código de gravedad (s.severity = 0) asegura que las acciones siguientes solo se ejecuten en caso de éxito. Si la acción groupBy tiene éxito, la acción table.alterTable se utiliza para modificar la columna '_Score_' asignándole la etiqueta 'Credit Score' y el formato '5.2'. Luego, la acción table.fetch recupera las variables 'State', 'State_FIPS' y '_Score_' de la tabla 'ScorePerState', aplicando el formato especificado para '_Score_'. Finalmente, la acción table.save guarda la tabla 'ScorePerState' en formato .sashdat en la caslib activa.
¡Copiado!
| 1 | DATA work.CreditQualify; |
| 2 | INPUT State $ State_FIPS Credit_Score; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | NC 37 700 |
| 5 | NC 37 750 |
| 6 | NY 36 600 |
| 7 | NY 36 620 |
| 8 | CA 06 800 |
| 9 | CA 06 820 |
| 10 | ; |
| 11 | RUN; |
| 12 | |
| 13 | PROC CAS; |
| 14 | SESSION mysession; |
| 15 | SIMPLE.groupBy RESULT=r STATUS=s / |
| 16 | inputs={"State", "State_FIPS"}, |
| 17 | weight="Credit_Score", |
| 18 | aggregator="MEAN", |
| 19 | scoregt=0, |
| 20 | scorelt=900, |
| 21 | TABLE={name="CreditQualify"}, |
| 22 | casout={name="ScorePerState", |
| 23 | replace=true}; |
| 24 | RUN; |
| 25 | IF (s.severity = 0) THEN DO; |
| 26 | TABLE.alterTable / columns={ |
| 27 | {label="Credit Score", FORMAT="5.2", name="_Score_"}}, |
| 28 | name="ScorePerState"; |
| 29 | TABLE.fetch / |
| 30 | FORMAT=True, |
| 31 | fetchVars={"State", "State_FIPS", |
| 32 | {name="_Score_",FORMAT="5.2"}}, |
| 33 | TABLE={name="ScorePerState"}, |
| 34 | index=false; |
| 35 | |
| 36 | TABLE.save / |
| 37 | TABLE={name="ScorePerState"}, |
| 38 | name="ScorePerState.sashdat", |
| 39 | replace=True; |
| 40 | END; |
| 41 | RUN; |
| 42 | QUIT; |
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