SAS:在DATA步骤中，如何计算观测子集的总平均值，跳过缺失值

Question

我试图在data步骤中计算观测值子集（例如，观测值20到观测值50）的总平均值。在这个计算中，我还想跳过（忽略）任何丢失的值。

我尝试过使用各种if … then语句来处理mean函数，但似乎无法将所有这些语句组合在一起。

任何帮助都将不胜感激。

作为参考，以下是我的数据步骤的基本概述：

data sas1;
 infile '[file path]';
 input v1 $ 1-9 v2 $ 11 v3 13-17 [redacted] RPQ 50-53 [redacted] v23 101-106;
    v1=translate(v1,"0"," ");
 format [redacted];
 label [redacted];
run;
data gmean;
 set sas1;
 id=_N_;
 if id = 10-40 then do;
   avg = mean(RPQ);
   end;
 /*Here, I am trying to calculate the grand mean of the RPQ variable*/
 /*but only observations 10 to 40, and skipping over missing values*/
run;

Answer 1

使用自动变量/_N_/来识别行。使用逐行保留的和值，然后除以最后的观察次数。使用missing（）函数来确定存在的观测值的数量以及是否添加到运行总数中。

data stocks;
set sashelp.stocks;
retain sum_total n_count 0;
if 10<=_n_<=40 and not missing(open) then do;
    n_count=n_count+1;
    sum_total=sum_total+open;
end;
if _n_ = 40 then average=sum_total/n_count;
run;
proc print data=stocks(obs=40 firstobs=40);
var average;
run;
*check with proc means that the value is correct;
proc means data=sashelp.stocks (firstobs=10 obs=40) mean;
var open;
run;