如何使用滚动日期窗口计算SAS PROC SQL的不同值？

我有一个SAS数据集，如下所示：

MEMBER_ID    VAR1    VAR2    DATE
1            12      5       01/04/2020
1            12      5       02/06/2020
1            16      5       04/14/2020
1            12      7       09/10/2020
2            10      5       02/20/2020
2            10      6       04/20/2020
2            10      5       04/25/2020
2            10      5       05/15/2020
3            15      3       01/15/2020
3            16      4       01/25/2020
4            10      5       05/15/2020
5            11      7       03/03/2020
5            12      8       04/03/2020
5            13      9       05/03/2020

我的目标是计算

VAR1

和

VAR2

中的不同值，这些值按

MEMBER\u ID

分组，滚动日期范围为180天。因此，如果第2行中的日期在成员1的第1行的180天之内，那么它们将被计算（清楚地）。我当前的代码如下所示：

PROC SQL;
   CREATE TABLE WORK.WANT AS 
   SELECT t1.MEMBER_ID, 
          t1.VAR1, 
          t1.VAR2, 
          t1.DATE, 
          /* var1Count */
            (COUNT(DISTINCT(t1.VAR1))) FORMAT=10. LABEL="var1Count " WHERE (t1 BETWEEN t1.DATE- 180 AND t1.DATE) AS var1Count , 
          /* var2Count */
            (COUNT(DISTINCT(t1.VAR2))) FORMAT=10. LABEL="var2Count " WHERE (t1 BETWEEN t1.DATE- 180 AND t1.DATE) AS var2Count , 
      FROM WORK.HAVE t1
      GROUP BY t1.MEMBER_ID
      HAVING (CALCULATED var1Count ) >= 2 AND (CALCULATED var2Count ) >= 2 
      ORDER BY t1.MEMBER_ID,
               t1.DATE;
QUIT;

---

但是，虽然我认为列计算中的

WHERE

语句可能适用于常规SQL代码，但它在这里给了我错误。还有其他想法吗？可能我需要在不同的SAS

data

步骤中执行此

COUNT（DISTINCT VAR）

，但我不确定（在这方面，我对SAS还是比较陌生的）。非常感谢您的帮助

我认为您需要在SAS中为此使用相关子查询：

SELECT h.* ,
       (SELECT COUNT(DISTINCT h2.VAR1)
        FROM WORK.HAVE h2
        WHERE h2.MEMBER_ID = h.MEMBER_ID AND
              h2.DATE BETWEEN h.DATE - 180 AND h.DATE
       ) as var1count,
       (SELECT COUNT(DISTINCT h2.VAR2)
        FROM WORK.HAVE h2
        WHERE h2.MEMBER_ID = h.MEMBER_ID AND
              h2.DATE BETWEEN h.DATE - 180 AND h.DATE
       ) as var2count
FROM WORK.HAVE h;

---

如果要根据计数进行筛选，可以使用子查询。

是的，这似乎很有效。唯一的缺点是，对于我的大型数据集来说，它不是最快的。我正在处理大约11000000行。但在这一步之前，我可以过滤并清洗它，这将非常有帮助。非常感谢！