Instruction UPDATE : Maîtrisez la mise à jour de vos tables Maître sous SAS

Niveau de difficulté

Débutant

Publié le : 21/06/2022

Le Conseil de l'Expert

Stéphanie
Spécialiste Machine Learning et IA.

Utilisez UPDATE plutôt que MERGE pour vos flux de gestion de comptes ou d'inventaires. Si vous devez absolument forcer le remplacement d'une valeur existante par un vide (par exemple, pour annuler un champ), vous pouvez utiliser l'option UPDATEMODE=NOMISSINGCHECK, mais manipulez-la avec précaution pour ne pas corrompre vos données historiques par inadvertanc

L'instruction UPDATE est un outil puissant pour la maintenance des ensembles de données. Elle requiert une instruction BY et que les ensembles de données d'entrée soient triés ou indexés par les variables BY. La souplesse de l'instruction UPDATE permet d'ajouter, de supprimer ou de renommer des variables dans l'ensemble de données de sortie. Par défaut, les valeurs manquantes dans l'ensemble de données de transaction ne remplacent pas les valeurs existantes dans l'ensemble de données maître, mais ce comportement peut être modifié avec l'option UPDATEMODE=NOMISSINGCHECK. Il est crucial de s'assurer que les valeurs de la variable BY sont uniques dans l'ensemble de données maître, car des doublons peuvent entraîner des mises à jour partielles.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Les exemples utilisent des données générées (datalines) ou SASHELP.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Cet exemple illustre la mise à jour d'un ensemble de données maître ('master') avec de nouvelles valeurs provenant d'un ensemble de données de transaction ('plantNew') en utilisant l'instruction UPDATE et la variable 'common' comme variable BY. La valeur 'Eggplant' pour 'plant' dans la ligne 5 de 'master' est remplacée par 'Escarole' de 'plantNew'.

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1	DATA master;
2	INPUT common $ animal $ plant $;
3	DATALINES;
4	a Ant Apple
5	b Bird Banana
6	c Cat Coconut
7	d Dog Dewberry
8	e Eagle Eggplant
9	f Frog Fig
10	;
11	RUN;
12
13	DATA plantNew;
14	INPUT common $ plant $;
15	DATALINES;
16	a Apricot
17	b Barley
18	c Cactus
19	d Date
20	e Escarole
21	f Fennel
22	;
23	RUN;
24
25	DATA master2;
26	update master plantNew;
27	BY common;
28	RUN;
29	PROC PRINT DATA=master2; RUN;

2 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Cet exemple démontre le comportement de l'instruction UPDATE lorsque l'ensemble de données de transaction ('plantNewDupes') contient des valeurs en double pour la variable BY ('common'). La valeur 'Dewberry' est remplacée par 'Dill', car 'Dill' est la dernière valeur pour 'plant' associée à 'd' dans l'ensemble de données de transaction. Il est important de noter que si l'ensemble de données maître contient des doublons pour la variable BY, seule la première occurrence est mise à jour, et un avertissement est émis dans le journal SAS.

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1	DATA master;
2	INPUT common $ animal $ plant $;
3	DATALINES;
4	a Ant Apple
5	b Bird Banana
6	c Cat Coconut
7	d Dog Dewberry
8	e Eagle Eggplant
9	f Frog Fig
10	;
11	RUN;
12
13	DATA plantNewDupes;
14	INPUT common $ plant $;
15	DATALINES;
16	a Apricot
17	b Barley
18	c Cactus
19	d Date
20	d Dill
21	e Escarole
22	f Fennel
23	;
24	RUN;
25
26	DATA master;
27	update master plantNewDupes;
28	BY common;
29	RUN;
30	PROC PRINT DATA=master; RUN;

3 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ce premier code illustre la mise à jour d'un ensemble de données maître ('master') avec un ensemble de données de transaction ('minerals') qui introduit une nouvelle variable ('mineral'), des valeurs manquantes et des valeurs de variable BY non correspondantes. La variable 'mineral' est ajoutée. Les observations des ensembles de données de transaction sans correspondance dans le maître sont ajoutées comme de nouvelles observations. Les valeurs manquantes dans l'ensemble de données de transaction ne remplacent pas les valeurs existantes dans l'ensemble de données maître par défaut.

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1	DATA master;
2	INPUT common $ animal $ plant $;
3	DATALINES;
4	a Ant .
5	c Cat Coconut
6	d Dog Dewberry
7	e Eagle Eggplant
8	f Frog Fig
9	;
10	RUN;
11
12	DATA minerals;
13	INPUT common $ plant $ mineral $;
14	DATALINES;
15	a Apricot Amethyst
16	b Barley Beryl
17	c Cactus .
18	e . .
19	f Fennel .
20	g Grape Garnet
21	;
22	RUN;
23
24	DATA master;
25	update master minerals;
26	BY common;
27	RUN;
28
29	PROC PRINT DATA=master; RUN;

4 Bloc de code

DATA STEP

Explication :
Ce deuxième code, basé sur les ensembles de données de l'exemple 3.1, montre comment l'option UPDATEMODE=NOMISSINGCHECK permet aux valeurs manquantes dans l'ensemble de données de transaction de remplacer les valeurs correspondantes dans l'ensemble de données maître. Ici, la valeur de 'plant' dans l'observation 5 sera définie comme manquante, car elle est manquante dans l'ensemble de données de transaction 'minerals' et l'option est activée.

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1	DATA master;
2	update master minerals updatemode=nomissingcheck;
3	BY common;
4	RUN;
5	PROC PRINT DATA=master;
6	title "Updated Data Set master";
7	title2 "With Values Updated to Missing";
8	RUN;

L'Astuce Pro

Pour optimiser la mise a jour de vos tables, utilisez l instruction UPDATE plutot que MERGE car elle est specifiquement concue pour gerer les transactions : elle ne remplace pas une valeur existante par une valeur manquante provenant de la table de transaction, sauf si vous forcez ce comportement avec l option updatemode=nomissingcheck, et elle gere nativement les doublons dans la table de transaction en n appliquant que la derniere valeur lue pour chaque cle BY.

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Documentation liée

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