Master R by Comparing with SAS Overview (Join Us)

This section provides a comprehensive overview and review of the similarities and differences between SAS and R so that organizations can make more informed decisions in their SAS to R migration plans and vision.

For sponsors who want to keep SAS for legacy studies, they may be interested to use R for custom graphs for data visualization or Shiny apps for user and clinical data interactions.  For sponsors who want to be submission ready, it makes sense to apply caution until all R packages have been installed, tested and can produce SDTMs, ADaMs and TLGs.

While most everything from SAS can be replicated in R, there is a steep learning curve since R concepts and process flow are more object oriented. R has meanings for special characters such as [], {} and () for example.  In addition, most of R syntax consists of functions which are similar to SAS functions and macro programs. So, knowing how to call SAS functions and macros will help to understand, write and execute R functions.  Like SAS macro programs, R functions can have positional, keyword and default parameters. See list of R packages install in SAS LSAF.

Few SAS and similar R terms are listed below. 

• SAS                                                          R
• non-vector based language                vector based language
• syntax is not case-sensitive                 syntax and data frame names and variables are case-senstive
• missing data (., '')                                   NA

• disk storage                                            memory storage

• round to 2.5 to 3                                   round 2.5 to 2 (round .5 to nearest even number)
• sort missing first                                   sort NA last 
• summarize                                             aggregate
• operators: =, and, or                             operators: ==, &, | (and and or are not valid sytax)
• * comments;                                          # comments
• /* */ to comment block of code         if(FALSE) { R syntax across multiple lines to comment  }
• end of command ';'                               NA 

• data set                                                   data frame
• observations #                                       slice(), row_number(), rownames()
• data set options ()                                 data frame options []
• label                                                        Hmisc::label()
• variable                                                   vector
• types: numeric, character                   numeric, character
•    dates (# of days since Jan 1, 1960)   dates (# of days since Jan 1, 1970)
• N/A                                                          list variable type
• rename                                                   rename()
• modules, procs & functions                R packages and functions (ex. tidyverse)
• data steps: retain, if then, vr=, by       any(), ifelse(), mutate(), group() to replicate
• output                                                     not easily to replicate
• first., last.                                                slice(1), slice(n()) 
• do loops, arrays                                     for loops with data frame index references
• proc sql                                                    dplyr: select(), mutate(), filter(), case_when(), arrange(), group_by(), %>%

• left join, right join, inner join, full outer join         left_join(), right_join(), inner_join(), full_join()

• subqueries                                              mutate(), summarize(), left_join() to replicate
• proc compare                                         diffdf()
• proc contents                                         Hmisc: contents()
• proc freq                                                  tables()
• proc means                                             summarize() 
• proc print                                                 print()
• proc sort, nodup                                    arrange(), group_by_all() 
• proc transpose                                       pivot_longer(), pivot_wider()
• numeric functions                                  R numeric functions

• min, max, mean, sum, median, std     min, max, mean, sum, median, sd

• 
  

• character functions                                R character functions

• catx()                                                         paste0(), paste(), unite()

• compress()                                               str_extract()
• find()                                                         str_detect()
• index()                                                      grep()
• lag(), lead()                                               lag(), lead()
• lowcase()                                                  tolower()
• scan()                                                        word(), strsplit(), separate()
• strip()                                                        str_trim()
• substr()                                                     str_sub()
• tranwrd()                                                  str_replace_all()
• upcase()                                                    toupper()
• 
  
• variable type conversion functions    R functions
• input()                                                      as.numeric()
• put()                                                         as.character()
• 
  
• length()                                                    width option in format(), nchar()  returns the # of characters in variable
•                                                                   length() returns # of variables for data frames & # of records for vars
• count()                                                     count
• macro programs                                     R functions and user defined functions
• macro variables                                      Vectors with one or more values
• global macro variables                          Vectors with one or more values, ex. x <- 'Y', x <<- 'Y'
• local macro variables                             Variables defined within R functions
• defaults and keyword parameters      defaults and keyword parameters
• ODS                                                           R Markdown
• Logs                                                           logrx