大家在新写一个程序的时候，开头除了程序的header，紧接着差不多就是这样一段程序了：
proc datasets library = work memtype = data nolist kill ;
run;
这样做的目的是为了删除你上一个程序产生的临时数据集，要知道临时数据集都是储存在WORK库，不会说你新建一个程序，那么这个程序产生的临时数据集都储存在对应的库了，那样相当于一个程序就有一个库，这不可能的。
大多数人可能只是看项目都这样写，然后就复制粘贴就是了，我也一样，今天我们就详细地学习一下proc delete和proc datasets；主要还是讲proc datasets，因为proc delete实现的功能比较少，且存在一些缺陷。
为什么要删除临时库？尤其是你写一个宏的时候，会产生很多的临时数据集，比如写table的时候，A组产生了6个临时数据集，B组只产生了4个临时数据集，一般输出数据集的时候，你可能会用6和4创建10个临时数据集。
然后你在后面的时候，为了省事，直接set数据集加个冒号，然后在处理B组的时候把A组多出的2个数据集（其余的4个数据集可能被覆盖了，可能倒不会出现什么问题）也算进去了，所以我们需要运行完一个宏之后把宏产生的临时数据集删除，再进行下一个宏的运行。
data final;
set final_:;
run;
一:proc delete
先新建4个临时数据集
此时work库里面就产生了4个临时数据集
接着我们删除数据集：
①：删除单个数据集：
proc delete data=test1;
run;
②：删除多个数据集
proc delete data=test1 test2 test3;
run;
删除多个数据集的时候，还可以写成
proc delete data=test1-test3;
run;
但是遗憾的是proc delete不能这样批量删除数据集，这是缺陷之一：
proc delete data=test：;
run;
当然，我们还能删除指定逻辑库里的数据，我们新建一个test库
proc delete lib=test data=test1;
run;
proc delete就讲这些，应该来说，proc delete能实现的功能，在proc datasets都能实现。
二：proc datasets
Section1：proc datasets能实现各种各样的功能，删除数据集只是其中的功能之一，这个过程步还能实现重命名、复制、甚至修复数据集的功能。
The PROC DATASETS statement identifies the SAS data library containing the SAS files you want to modify. It is followed by one or more “RUN groups”, and a “QUIT” statement that ends the execution of the procedure.
也就是说proc datasets跟proc sql一样，quit才是真正结束过程步的结束语。在quit之前，你可以写多个run，每一个run都是单独的执行过程。比如下面这样：
上面的程序执行了两个过程，一个是modify；一个是append；产生了如下结果：
Section2：在proc datasets中能对数据集进行rename,format,赋label等操作，我觉得就像新写一个data步：
ATTRIB – This statement allows you to specify the format, informat, or label statements for one or more variables.
FORMAT – This statement lets you to assign formats to variables.
INFORMAT – This statement permits to you assign informats to variables.
LABEL – This statement allows you to create variable labels.
RENAME – This statement lets you rename variables.
Section3:
因为proc datasets涉及到很多内容，但是很多功能我们实际工作中又不常用，所以最后再讲一个用proc datasets批量删除数据集的操作吧。
批量删除数据集名字开头一样的，可以用这样的操作，这也是proc datasets相比proc delete的优点：
写法就是上面这个，非常好用，放在宏里面就能避免数据集混乱。
至于这个gennum：restricts processing for generation data sets. You can use the option either in parentheses after the name of each SAS file or after a forward slash. Here is a list of valid values:
You can have SAS automatically keep historic versions of a SAS data set by creating a generation group for it. You specify the number of versions of the data set that SAS is to save when you create the generation group. Once a generation group is created, the old copy is saved as a member of the generation group every time you replace the data set. Its name is affixed with a pound sign and a 3-digit number indicating which generation data set it is. For example, if you specified a generation group of four for the SHOES data set and updated it three times, the current data set would be named SHOES, the next most current would be SHOES#003, the next most current would be SHOES#002, and the oldest version would be SHOES#001. Generation data sets within a generation group are automatically stored in the same SAS directory. Generation groups are a good way to keep track of past versions of important SAS data sets.
这上面的shoes可以换成你自己生成的数据集。但是我觉得用gennum=all就可以了。
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