我有看起来像这样的数据:
ID Date1 Date2 Paid Amount
A 1/25/2012 -168.48
A 1/25/2012 -59.44
A 1/25/2012 -13.18
A 1/25/2012 -8.02
A 1/25/2012 8.02
A 1/25/2012 13.18
A 1/25/2012 59.44
A 1/25/2012 168.48
A 12/28/2011 1/25/2012 50.00
A 12/28/2011 1/25/2012 61.00
Proc sql;
Create table SUM as
Select id, date1, date2, sum(paid_amount) as paid_amount
From SUM_0
Group by id, date1, date2;
我得到这样的东西:
ID Date1 Date2 paid_amount
A 1/25/2012 4.547474E-13
A 12/28/2011 1/25/2012 111.00
只是通过目测,很明显空白date1的paid_amount的总和,但2012年1月25日的date2应该为0。由于某些原因以及其他类似的设置,我得到了具有E-13值的各种总和。
正如其他人指出的那样,这是一个浮点问题。就像:
2/3 - 1/3 - 1/3 = 0
但
.6667 - .3333 - .3333 > 0
浮点数本质上是不精确的。
在中SAS
,您可以通过几种不同的方式来处理。最简单的两个:
round(sum(...),0.01)
将其舍入到最接近的0.01,如果愿意,则可以舍入到最接近的0.000001;通常E-12
是您开始看到浮点精度问题蔓延的地方,因此任何小于10的零都可以。Fuzz(...)
自动将接近整数的数字四舍五入到该整数。 否则 它不会四舍五入,只有接近实整数的事物成为一。例如:
data test;
input ID $ Date1 :mmddyy10. Date2 :mmddyy10. Amount;
datalines;
A . 1/25/2012 -168.48
A . 1/25/2012 -59.44
A . 1/25/2012 -13.18
A . 1/25/2012 -8.02
A . 1/25/2012 8.02
A . 1/25/2012 13.18
A . 1/25/2012 59.44
A . 1/25/2012 168.48
A 12/28/2011 1/25/2012 50.00
A 12/28/2011 1/25/2012 61.00
;;;;
run;
proc sql;
select id, date1, date2, round(sum(amount),.01)
from test
group by 1,2,3;
quit;
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