Master R by Comparing with SAS (Join Us)

This section discusses the similarities and differences between SAS and R.  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 
• operators: =, and, or                             operators: ==, &, |
• * 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 #                                       rownames()
• data set options ()                                 data frame options []
• label                                                        Hmisc::label()
• variable                                                   vector
• types: numeric, character, date         numeric, character, date
• N/A                                                          list variable type
• 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 print                                                 print()
• proc freq                                                  tables()
• proc means                                             summarize() 
• proc contents                                         Hmisc: contents()
• proc compare                                         diffdf()
• proc sort, nodup                                    arrange(), group_by_all() 
• proc transpose                                       pivot_longer(), pivot_wider()
• functions                                                  R functions

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

• lowcase()                                                  tolower()

• upcase()                                                    toupper()
• lag(), lead()                                               lag(), lead()

• tranwrd()                                                  str_replace_all()

• strip()                                                        str_trim()
• compress()                                               str_extract()

• find()                                                         str_detect()

• substr()                                                     str_sub()

• catx()                                                         paste()

• scan()                                                        strsplit()
• index()                                                      grep()
• input()                                                      as.numeric()
• put()                                                         as.character()
• length()                                                     nchar() 
• count()                                                      count
• macro programs                                     R functions and user defined functions
• macro variables                                       vectors with one or more values
• ODS                                                           R Markdown
• Logs                                                           logrx

R has SQL query components that enable filter records, subset variables and summary processing.  Finally, R processes functions as a collection of independent sequence of steps.  So, for example, variables can be created one-by-one with left variable assignments or combined when wrapped in a R function. 

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