我有一个问题，我无法在Stackoverflow或其他地方找到解决方案，并且不确定是否可以通过SAS proc sql解决。
我的目标是基于数据集（a）和视图（b）生成视图（z）。问题在于，（a）可以在年初更新为实际年份，而（b）只能在该年后期更新。不过，我希望我的观点（z）在年初开始生成数据（即使是临时的），这自然也只有在（a）和（b）都有可用数据的情况下才有可能。所以我想要的是视图（z）使用（b）中的最新可用年份，并将其用作实际年份（因此基本上是将数据（b）中的数据推算为（a）中的最新数据年份。我尝试使用以下代码执行此操作，但是它并不能完全按照我想要的方式工作：
proc sql;
create view x1 as
select ste.jahr, ste.gnr, ste.einwg, stk.stkabs
from d18.fg_gji_steinh as ste
inner join
d18.fg_gji_skraft as stk
on
case when exists (select stkabs from d18.fg_gji_skraft where ste.jahr=stk.jahr)
then ste.jahr=stk.jahr and ste.gnr=stk.gnr
else input(ste.jahr,4.)=input(stk.jahr,4.)+1 and ste.gnr=stk.gnr
end
order by ste.jahr, ste.gnr ;
quit;
它会在第一年和最后一年生成预期数据，但不会在这几年之间生成数据，因为它会为一个观测结果生成两行。第一个观测值包含实际年份的数据，另一个观测值包含去年的数据。
有人知道如何解决此问题吗？
select a.jahr
, a.gnr
, a.einwg
, coalesce(b.stkabs,c.stkabs) as stkabs
from d18.fg_gji_steinh a
left join d18.fg_gji_skraft b
on a.gnr=b.gnr and a.jahr=b.jahr
left join d18.fg_gji_skraft c
on a.gnr=c.gnr and a.jahr=(c.jahr + 1)
/*
Input data to view: tables fg_gji_steinh and fg_gji_skraft.
Data in fg_gji_skraft is missing in the last two years. This has to be filled by the view with the last known data,
in this example from year 2019.
Table fg_gji_steinh has to be joined with table fg_gji_skraft.
*/
data work.fg_gji_steinh;
jahr=2018; gnr=1001; einwg=1.5; output;
jahr=2018; gnr=1002; einwg=1.8; output;
jahr=2018; gnr=1003; einwg=2.0; output;
jahr=2019; gnr=1001; einwg=1.6; output;
jahr=2019; gnr=1002; einwg=1.8; output;
jahr=2019; gnr=1003; einwg=2.0; output;
jahr=2020; gnr=1002; einwg=1.8; output;
jahr=2020; gnr=1010; einwg=1.9; output;
jahr=2021; gnr=1011; einwg=2.1; output;
run;
data work.fg_gji_skraft;
jahr=2018; gnr=1001; stkabs=10; output;
jahr=2018; gnr=1002; stkabs=20; output;
jahr=2018; gnr=1003; stkabs=30; output;
jahr=2019; gnr=1001; stkabs=10; output;
jahr=2019; gnr=1002; stkabs=22; output;
jahr=2019; gnr=1003; stkabs=35; output;
jahr=2020; gnr=1002; stkabs=.; output;
jahr=2020; gnr=1010; stkabs=.; output;
jahr=2021; gnr=1011; stkabs=.; output;
run;
/*
Municipal mergers. This is my attempt to model the different territorial levels.
Maybe there exists a smarter method to do this? With a format?
We assume that in 2018 there exist three municipalities: 1001, 1002, 1003.
The same in 2019.
At begin of year 2020 municipalities 1001 and 1003 merge to 1010.
At begin of year 2021 municipalities 1002 and 1010 merge to 1010.
*/
data cgdgdf;
gjahr=2018; gnr=1001; fgnr=1001; output;
gjahr=2018; gnr=1002; fgnr=1002; output;
gjahr=2018; gnr=1003; fgnr=1003; output;
gjahr=2019; gnr=1001; fgnr=1001; output;
gjahr=2019; gnr=1002; fgnr=1002; output;
gjahr=2019; gnr=1003; fgnr=1003; output;
gjahr=2020; gnr=1001; fgnr=1010; output;
gjahr=2020; gnr=1002; fgnr=1002; output;
gjahr=2020; gnr=1003; fgnr=1010; output;
gjahr=2020; gnr=1010; fgnr=1010; output;
gjahr=2021; gnr=1001; fgnr=1011; output;
gjahr=2021; gnr=1002; fgnr=1011; output;
gjahr=2021; gnr=1003; fgnr=1011; output;
gjahr=2021; gnr=1010; fgnr=1011; output;
gjahr=2021; gnr=1011; fgnr=1011; output;
run;
/* Expected output data from view (here simulated with a data step)*/
data work.fg_gji_steinh_new;
jahr=2018; gnr=1001; einwg=1.5; stkabs=10; output;
jahr=2018; gnr=1002; einwg=1.8; stkabs=20; output;
jahr=2018; gnr=1003; einwg=2.0; stkabs=30; output;
jahr=2019; gnr=1001; einwg=1.6; stkabs=10; output;
jahr=2019; gnr=1002; einwg=1.8; stkabs=22; output;
jahr=2019; gnr=1003; einwg=2.0; stkabs=35; output;
jahr=2020; gnr=1002; einwg=1.8; stkabs=22; output;
jahr=2020; gnr=1010; einwg=1.9; stkabs=45; output; /*10+35*/
jahr=2021; gnr=1011; einwg=2.1; stkabs=67; output; /*10+22+35*/
run;