在上一篇文章中，我分享了一種刪除完全缺失的變量的方法：SAS 程序分享：刪除完全缺失的變量 - 嗶哩嗶哩 (bilibili.com)，其中，我通過文件 I/O 函數(shù)來判斷變量是否 100% 缺失。由于我在判斷完成后，將待刪除的變量列表存儲到一個長度為 32767 的變量中，這限制了原程序能夠處理的變量數(shù)量。

昨天我見到了一種基于 proc freq 過程步的 nlevels 選項的原型方法1，經(jīng)過改造之后，新的方法比原方法更快，沒有變量數(shù)量的限制，而且編寫和理解起來都更為容易：

proc freq 過程步的 nlevels 選項指定對分析變量的水平數(shù)（即變量有多少種不同取值）進行計算，當觀察到計算結果中，非缺失水平數(shù)為 0 時，就可以認定該變量是完全缺失的。該過程步?jīng)]有顯式指定待分析的變量，默認將所有變量都納入分析。示例程序中的數(shù)據(jù)集 _nlevels_ 見下圖：

接著，再利用 call execute() 子程序和字符串拼接，來動態(tài)生成和調(diào)用刪除變量的程序。

要提醒的是，示例程序中合理利用了 ods select 語句，保證僅有數(shù)據(jù)集作為輸出目標，而不是 listing 和 html。這個技巧也可以用在其它程序中，在處理大型數(shù)據(jù)集時，這可以節(jié)省不少系統(tǒng)開銷。

參考：

[1]:?https://communities.sas.com/t5/SAS-Programming/Identify-constant-columns-in-a-dataset/m-p/881509#M348312