之前写过查询数据集中的空变量的宏程序，一时没找到。于是重写一版，并以此简单介绍下宏程序的构建过程。

这篇文章从功能算法讲起，然后编程实现算法逻辑，最后进行宏程序的构建，宏程序完整代码在文章第４部分汇总。

希望这篇文章可以对读者日常SAS编程工作有所帮助。

先展示宏程序输出的效果：

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1. 程序算法设计

宏程序的构思设计，从最小功能单位开始。对于查询数据集中的空变量，我们从单个数据集的单个变量的判断做起。

演示数据集使用SASHELP.Class，进行新增空变量处理。

***test dataset;
data class;
  set sashelp.class;
  a = "";
  b = .;
run;

目前数据集中有两个完全为空的变量，宏程序的目的就是把这两个变量找出来。用什么程序语言来表示空变量，这个需要程序员自己摸索和尝试。我选用的是，变量不为空的记录数为０。听起来有些拗口，但程序实现起来比较简单。

2. 编程实现算法

Proc SQL和Data步都能够实现非空记录数的统计，但因为SQL的聚合函数跨记录处理相对方便，我以SQL语句进行演示，先统计变量Name不为空的记录数：

***Get number of non-missing records;
proc sql noprint;
  create table result1 as
    select "CLASS" as Dataset length=50, "NAME" as Var length=50, sum(not missing(name)) as Sum
    from class;
quit;

依次类推，我们可以统计出每个变量不为空的记录数，然后依次将各个结果纵向拼接在一起。

SQL中纵向拼接的查询表达是outer union，默认是按两个查询表依次位置拼接的，相同变量拼接需加上关键字corresponding/corr，语法细节参考SAS官方文档：SAS Help Center: query Expression。

***Get number of non-missing records for all variables;
proc sql noprint;
  create table result1 as
    select "CLASS" as Dataset length=50, "NAME" as Var length=50, sum(not missing(NAME)) as Sum
    from class

    outer union corr
    select "CLASS" as Dataset length=50, "SEX" as Var length=50, sum(not missing(SEX)) as Sum
    from class

    outer union corr
    select "CLASS" as Dataset length=50, "AGE" as Var length=50, sum(not missing(AGE)) as Sum
    from class

    outer union corr
    select "CLASS" as Dataset length=50, "HEIGHT" as Var length=50, sum(not missing(HEIGHT)) as Sum
    from class

    outer union corr
    select "CLASS" as Dataset length=50, "WEIGHT" as Var length=50, sum(not missing(WEIGHT)) as Sum
    from class

    outer union corr
    select "CLASS" as Dataset length=50, "A" as Var length=50, sum(not missing(A)) as Sum
    from class

    outer union corr
    select "CLASS" as Dataset length=50, "B" as Var length=50, sum(not missing(B)) as Sum
    from class;
quit;

再获取数据集中所有变量不为空的记录数后，我们只需要筛选记录数为０的记录就可以获取空变量的信息。为展示方便，我们可以把两个变量信息综合在一起，这个可以通过转置后横向拼接实现。

***Display result;
proc transpose data = result1 out=result2  prefix=emp_;
  by dataset;
  var Var;
  where sum = 0;
run;

data result3;
  set result2;

  length Empvar $2000;
  Empvar = catx(", ", of emp_:);
  keep dataset empvar;
run;

result2

result3

这样处理看起来比较简洁，也方便后续多数据集检查空变量结果的拼接。

关于程序，多解释一点，SAS中函数批量处理变量序列时，需要在变量序列前添加of。如果不批量处理，也可以手动输入每一变量名称，例如：

 empvar = catx(", ", emp_1, emp_2);

如果不知道输出变量的数目，使用特定的前缀对变量进行标记，再用函数批量处理，这个过程会变得简洁许多。

3. 宏程序的构建

在手动编程将算法实现后，就可以着手构建宏程序。就我个人SAS编程经验来讲，宏程序的作用主要有两个：

• 单个功能的重复调用；
• 宏循环的批量处理。

关于这两个作用，读者可以与自己的宏程序编程经历对照理解，这里就不过多展开。

从以上手动编程的过程中可以看出，程序主要“重复”的地方在于各个变量不为空记录的统计。除了变量名称，拼接程序完全相同。如果我们将需要处理的变量名称保存到宏变量序列中，就可以通过宏循环依次进行调用，并通过宏循环批量构建程序。

3.1 生成宏变量（序列）

宏循环处理的关键，在于循环次数的获取以及变量名称宏变量序列。

宏变量的生成常用有2种方法：

1. Proc SQL 中的into :语句
2. Data步中的call symputx语句

SAS数据集的元数据信息保存在SAS字典中，这里我以Data步中的call symputx语句进行举例。

变量数目保存到宏变量中：

***Get the number of vairiables;
data tmp1;
  set sashelp.vtable;
  where libname = "WORK" and memname = "CLASS";
  call symputx("nvar", strip(put(nvar,best.)));
run;

%put nvar= &nvar.;

变量名称保存到宏变量序列中：

***Get variables' name;
data tmp2;
  set sashelp.vcolumn;
  where libname = "WORK" and memname = "CLASS";
  call symputx("var"||strip(put(varnum, best.)), strip(name));
run;

%put var1= &var1.;
%put var7= &var7.;

这里一些读者可能有这样的想法：这里完全可以使用一个Data步，从SASHELP.vcolumn数据集获取最后一条数据的varnum作为宏变量nvar的取值。类似这样的处理：

***Get variables' name and nvar;
data tmp3;
  set sashelp.vcolumn end=eof;
  where libname = "WORK" and memname = "CLASS";
  call symputx("var"||strip(put(varnum, best.)), strip(name));
  if eof then call symputx("nvar1", strip(put(varnum, best.)));

  %put nvar1= &nvar1.;
run;

以当前演示数据集来看，这两种方式处理结果相同。但如果一个数据集中没有任何变量，这时候SASHELP.vcolumn中是没有记录的，而SASHELP.vtable中是有nvar=0的记录。此时后者无法抓取数据集的变量数。

如果感兴趣，读者可以用以下空数据集进行测试：

data test;
run;

3.2 宏循环的实现

宏循环需要在宏程序中进行，宏程序的构建尽可能包含可能的情形。这里根据变量数目进行分类处理。

***Temp macro;
%macro check_empty_var;
  
%if &nvar. = 0 %then %do;
  data result;
    length Dataset $50 empvar $2000;
    dataset = "CLASS";
    empvar = "There is no variable in the dataset Class!";
  run;
%end;

%else %if &nvar. > 0 %then %do;
  %if &nvar. = 1 %then %do;
    proc sql noprint;
       create table result1 as
         select "CLASS" as domain length=50, "&var1." as Var length=50, sum(not missing(&var1.)) as Sum
         from class
      ;
    quit;
  %end;

  %if &nvar. > 1 %then %do;
    proc sql noprint;
       create table result1 as
         select "CLASS" as Dataset length=50, "&var1." as Var length=50, sum(not missing(&var1.)) as Sum
         from class

    %do i = 2 %to &nvar.;
      outer union corr
      select "CLASS" as Dataset length=50, "&&var&i." as Var length=50, sum(not missing(&&var&i.)) as Sum
        from class
    %end;
      ;
    quit;
  %end;

  *Display result;
  proc transpose data = result1 out=result2 prefix=emp_;
    by dataset;
    var Var;
    where sum = 0;
   run;
  
  data result;
    set result2;
    
    length Empvar $2000;
    Empvar = catx(", ", of emp_:);
    keep dataset empvar;
  run;
   
%end;

%mend check_empty_var;

%check_empty_var;

以上宏程序运行结果如下，与手动编程结果保持一致。

3.3 宏参数的设置

宏参数一般有３类：

1. 输入内容（变量/数据集）
2. 输出内容（变量/数据集）
3. 特定条件

这个宏程序从简，直接以Reslt数据集输出，不需要额外的筛选条件，只需设置输入数据集就好。为了省事，也不在宏里判断输入数据集的逻辑库名称、数据集名称，直接定义到宏参数中。

%macro check_empty_var(libname=WORK, memname=);

...

%mend check_empty_var;

确定宏参数后，需要在之前初步宏程序中进行内容替换，这样方便以后对不同参数对象的处理调用。

4. 宏程序代码汇总

完整宏程序需综合以上内容，并尽可能考虑多种可能情况，以求宏程序运行稳定。例如，输入数据集不存在的情况；数据集没有空变量的情况。

如果输入数据集不存在，最好能在Log中输出一条Warning记录作为提醒。为避免一些程序文本检查机制的误判，War ning最好能拆开处理下。

其他处理细节就不再展开描述，汇总程序如下：

%macro  check_empty_var(libname=WORK, memname=);
  
***Dataset exists;
%if %sysfunc(exist(&libname..&memname.)) = 1 %then %do;

***Get the number of vairiables;
data _null_;
  set sashelp.vtable;
  where libname = upcase("&libname.") and memname = upcase("&memname.");
  call symputx("nvar", strip(put(nvar, best.)));
run;

%put nvar= &nvar.;

***Macro loop;
%if &nvar. = 0 %then %do;
  data result;
    length Dataset $50 Empvar $2000;
    dataset = upcase("&libname..&memname.");
    Empvar= "There is no variable in the dataset %sysfunc(upcase(&libname..&memname.)).";
  run;
%end;

%else %if &nvar. > 0 %then %do;

**Get variables name;
data _null_;
  set sashelp.vcolumn;
  where libname = upcase("&libname.") and memname = upcase("&memname.");
  call symputx("var"||strip(put(varnum, best.)), strip(name));
run;

%put var1= &var1.;

  %if &nvar. = 1 %then %do;
    proc sql noprint;
       create table result1 as
         select upcase("&libname..&memname.") as Dataset length=50, "&var1." as Var length=50, sum(not missing(&var1.)) as Sum
         from &libname..&memname.
      ;
    quit;
  %end;

  %if &nvar. > 1 %then %do;
    proc sql noprint;
       create table result1 as
         select upcase("&libname..&memname.") as Dataset length=50, "&var1." as Var length=50, sum(not missing(&var1.)) as Sum
         from &libname..&memname.

    %do i = 2 %to &nvar.;
      outer union corr
      select upcase("&libname..&memname.") as Dataset length=50, "&&var&i." as Var length=50, sum(not missing(&&var&i.)) as Sum
        from &libname..&memname.
    %end;
      ;
    quit;
  %end;

  *Display result;
  proc transpose data = result1 out=result2 prefix=emp_;
    by dataset;
    var Var;
    where sum = 0;
   run;
  
  data result;
    set result2;
    
    length emp_1 $50 Empvar$2000;
    if not missing(emp_1) then empvar = catx(", ", of emp_:);
    else do;
      dataset = upcase("&libname..&memname.");
      empvar = "There is no empty variable in the dataset %sysfunc(upcase(&libname..&memname.)).";
    end;
    keep dataset empvar;
  run;
   
%end;

%end;

***Dataset does not exist;
%if %sysfunc(exist(&libname..&memname.)) ne 1 %then %do;
  %put %sysfunc(compress(War ning)): Dataset %sysfunc(upcase(&libname..&memname.)) does not exist. ;
%end;

%mend check_empty_var;

%check_empty_var(libname=work, memname=class);
%check_empty_var(libname=work, memname=Yeteng);

如果数据集不存在，最后显示结果如下：

5. 总结

文章梳理了查询数据集中所有空变量宏程序构建过程，希望能够对读者有所帮助。单个数据集处理的完成，也方便后续对多个数据集批量处理。

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