doc: Improve syntax description for COUNT.
[pspp] / doc / transformation.texi
1 @c PSPP - a program for statistical analysis.
2 @c Copyright (C) 2017 Free Software Foundation, Inc.
3 @c Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document
4 @c under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.3
5 @c or any later version published by the Free Software Foundation;
6 @c with no Invariant Sections, no Front-Cover Texts, and no Back-Cover Texts.
7 @c A copy of the license is included in the section entitled "GNU
8 @c Free Documentation License".
9 @c
10 @node Data Manipulation
11 @chapter Data transformations
12 @cindex transformations
13
14 The @pspp{} procedures examined in this chapter manipulate data and
15 prepare the active dataset for later analyses.  They do not produce output,
16 as a rule.
17
18 @menu
19 * AGGREGATE::                   Summarize multiple cases into a single case.
20 * AUTORECODE::                  Automatic recoding of variables.
21 * COMPUTE::                     Assigning a variable a calculated value.
22 * COUNT::                       Counting variables with particular values.
23 * FLIP::                        Exchange variables with cases.
24 * IF::                          Conditionally assigning a calculated value.
25 * RECODE::                      Mapping values from one set to another.
26 * SORT CASES::                  Sort the active dataset.
27 @end menu
28
29 @node AGGREGATE
30 @section AGGREGATE
31 @vindex AGGREGATE
32
33 @display
34 AGGREGATE 
35         OUTFILE=@{*,'@var{file_name}',@var{file_handle}@} [MODE=@{REPLACE, ADDVARIABLES@}]
36         /PRESORTED
37         /DOCUMENT
38         /MISSING=COLUMNWISE
39         /BREAK=@var{var_list}
40         /@var{dest_var}['@var{label}']@dots{}=@var{agr_func}(@var{src_vars}, @var{args}@dots{})@dots{}
41 @end display
42
43 @cmd{AGGREGATE} summarizes groups of cases into single cases.
44 Cases are divided into groups that have the same values for one or more
45 variables called @dfn{break variables}.  Several functions are available
46 for summarizing case contents.
47
48 The @subcmd{OUTFILE} subcommand is required and must appear first.  Specify a
49 system file or portable file by file name or file
50 handle (@pxref{File Handles}), or a dataset by its name
51 (@pxref{Datasets}).
52 The aggregated cases are written to this file.  If @samp{*} is
53 specified, then the aggregated cases replace the active dataset's data.
54 Use of @subcmd{OUTFILE} to write a portable file is a @pspp{} extension.
55
56 If @subcmd{OUTFILE=*} is given, then the subcommand @subcmd{MODE} may also be
57 specified.
58 The mode subcommand has two possible values: @subcmd{ADDVARIABLES} or @subcmd{REPLACE}.
59 In @subcmd{REPLACE} mode, the entire active dataset is replaced by a new dataset
60 which contains just the break variables and the destination varibles.
61 In this mode, the new file will contain as many cases as there are
62 unique combinations of the break variables.
63 In @subcmd{ADDVARIABLES} mode, the destination variables will be appended to 
64 the existing active dataset.
65 Cases which have identical combinations of values in their break
66 variables, will receive identical values for the destination variables.
67 The number of cases in the active dataset will remain unchanged.
68 Note that if @subcmd{ADDVARIABLES} is specified, then the data @emph{must} be
69 sorted on the break variables.
70
71 By default, the active dataset will be sorted based on the break variables
72 before aggregation takes place.  If the active dataset is already sorted
73 or otherwise grouped in terms of the break variables, specify
74 @subcmd{PRESORTED} to save time.
75 @subcmd{PRESORTED} is assumed if @subcmd{MODE=ADDVARIABLES} is used.
76
77 Specify @subcmd{DOCUMENT} to copy the documents from the active dataset into the
78 aggregate file (@pxref{DOCUMENT}).  Otherwise, the aggregate file will
79 not contain any documents, even if the aggregate file replaces the
80 active dataset.
81
82 Normally, only a single case (for @subcmd{SD} and @subcmd{SD}., two cases) need be
83 non-missing in each group for the aggregate variable to be
84 non-missing.  Specifying @subcmd{/MISSING=COLUMNWISE} inverts this behavior, so
85 that the aggregate variable becomes missing if any aggregated value is
86 missing.
87
88 If @subcmd{PRESORTED}, @subcmd{DOCUMENT}, or @subcmd{MISSING} are specified, they must appear
89 between @subcmd{OUTFILE} and @subcmd{BREAK}.
90
91 At least one break variable must be specified on @subcmd{BREAK}, a
92 required subcommand.  The values of these variables are used to divide
93 the active dataset into groups to be summarized.  In addition, at least
94 one @var{dest_var} must be specified.
95
96 One or more sets of aggregation variables must be specified.  Each set
97 comprises a list of aggregation variables, an equals sign (@samp{=}),
98 the name of an aggregation function (see the list below), and a list
99 of source variables in parentheses.  Some aggregation functions expect
100 additional arguments following the source variable names.
101
102 Aggregation variables typically are created with no variable label,
103 value labels, or missing values.  Their default print and write
104 formats depend on the aggregation function used, with details given in
105 the table below.  A variable label for an aggregation variable may be
106 specified just after the variable's name in the aggregation variable
107 list.
108
109 Each set must have exactly as many source variables as aggregation
110 variables.  Each aggregation variable receives the results of applying
111 the specified aggregation function to the corresponding source
112 variable.  The @subcmd{MEAN}, @subcmd{MEDIAN}, @subcmd{SD}, and @subcmd{SUM}
113 aggregation functions may only be
114 applied to numeric variables.  All the rest may be applied to numeric
115 and string variables.
116
117 The available aggregation functions are as follows:
118
119 @table @asis
120 @item @subcmd{FGT(@var{var_name}, @var{value})}
121 Fraction of values greater than the specified constant.  The default
122 format is F5.3.
123
124 @item @subcmd{FIN(@var{var_name}, @var{low}, @var{high})}
125 Fraction of values within the specified inclusive range of constants.
126 The default format is F5.3.
127
128 @item @subcmd{FLT(@var{var_name}, @var{value})}
129 Fraction of values less than the specified constant.  The default
130 format is F5.3.
131
132 @item @subcmd{FIRST(@var{var_name})}
133 First non-missing value in break group.  The aggregation variable
134 receives the complete dictionary information from the source variable.
135 The sort performed by @cmd{AGGREGATE} (and by @cmd{SORT CASES}) is stable, so that
136 the first case with particular values for the break variables before
137 sorting will also be the first case in that break group after sorting.
138
139 @item @subcmd{FOUT(@var{var_name}, @var{low}, @var{high})}
140 Fraction of values strictly outside the specified range of constants.
141 The default format is F5.3.
142
143 @item @subcmd{LAST(@var{var_name})}
144 Last non-missing value in break group.  The aggregation variable
145 receives the complete dictionary information from the source variable.
146 The sort performed by @cmd{AGGREGATE} (and by @cmd{SORT CASES}) is stable, so that
147 the last case with particular values for the break variables before
148 sorting will also be the last case in that break group after sorting.
149
150 @item @subcmd{MAX(@var{var_name})}
151 Maximum value.  The aggregation variable receives the complete
152 dictionary information from the source variable.
153
154 @item @subcmd{MEAN(@var{var_name})}
155 Arithmetic mean.  Limited to numeric values.  The default format is
156 F8.2.
157
158 @item @subcmd{MEDIAN(@var{var_name})}
159 The median value.  Limited to numeric values.  The default format is F8.2.
160
161 @item @subcmd{MIN(@var{var_name})}
162 Minimum value.  The aggregation variable receives the complete
163 dictionary information from the source variable.
164
165 @item @subcmd{N(@var{var_name})}
166 Number of non-missing values.  The default format is F7.0 if weighting
167 is not enabled, F8.2 if it is (@pxref{WEIGHT}).
168
169 @item @subcmd{N}
170 Number of cases aggregated to form this group.  The default format is
171 F7.0 if weighting is not enabled, F8.2 if it is (@pxref{WEIGHT}).
172
173 @item @subcmd{NMISS(@var{var_name})}
174 Number of missing values.  The default format is F7.0 if weighting is
175 not enabled, F8.2 if it is (@pxref{WEIGHT}).
176
177 @item @subcmd{NU(@var{var_name})}
178 Number of non-missing values.  Each case is considered to have a weight
179 of 1, regardless of the current weighting variable (@pxref{WEIGHT}).
180 The default format is F7.0.
181
182 @item @subcmd{NU}
183 Number of cases aggregated to form this group.  Each case is considered
184 to have a weight of 1, regardless of the current weighting variable.
185 The default format is F7.0.
186
187 @item @subcmd{NUMISS(@var{var_name})}
188 Number of missing values.  Each case is considered to have a weight of
189 1, regardless of the current weighting variable.  The default format is F7.0.
190
191 @item @subcmd{PGT(@var{var_name}, @var{value})}
192 Percentage between 0 and 100 of values greater than the specified
193 constant.  The default format is F5.1.
194
195 @item @subcmd{PIN(@var{var_name}, @var{low}, @var{high})}
196 Percentage of values within the specified inclusive range of
197 constants.  The default format is F5.1.
198
199 @item @subcmd{PLT(@var{var_name}, @var{value})}
200 Percentage of values less than the specified constant.  The default
201 format is F5.1.
202
203 @item @subcmd{POUT(@var{var_name}, @var{low}, @var{high})}
204 Percentage of values strictly outside the specified range of
205 constants.  The default format is F5.1.
206
207 @item @subcmd{SD(@var{var_name})}
208 Standard deviation of the mean.  Limited to numeric values.  The
209 default format is F8.2.
210
211 @item @subcmd{SUM(@var{var_name})}
212 Sum.  Limited to numeric values.  The default format is F8.2.
213 @end table
214
215 Aggregation functions compare string values in terms of internal
216 character codes.
217 On most modern computers, this is  @acronym{ASCII} or a superset thereof.
218
219 The aggregation functions listed above exclude all user-missing values
220 from calculations.  To include user-missing values, insert a period
221 (@samp{.}) at the end of the function name.  (e.g.@: @samp{SUM.}).
222 (Be aware that specifying such a function as the last token on a line
223 will cause the period to be interpreted as the end of the command.)
224
225 @cmd{AGGREGATE} both ignores and cancels the current @cmd{SPLIT FILE}
226 settings (@pxref{SPLIT FILE}).
227
228 @node AUTORECODE
229 @section AUTORECODE
230 @vindex AUTORECODE
231
232 @display
233 AUTORECODE VARIABLES=@var{src_vars} INTO @var{dest_vars}
234         [ /DESCENDING ]
235         [ /PRINT ]
236         [ /GROUP ]
237         [ /BLANK = @{VALID, MISSING@} ]
238 @end display
239
240 The @cmd{AUTORECODE} procedure considers the @var{n} values that a variable
241 takes on and maps them onto values 1@dots{}@var{n} on a new numeric
242 variable.
243
244 Subcommand @subcmd{VARIABLES} is the only required subcommand and must come
245 first.  Specify @subcmd{VARIABLES}, an equals sign (@samp{=}), a list of source
246 variables, @subcmd{INTO}, and a list of target variables.  There must the same
247 number of source and target variables.  The target variables must not
248 already exist.
249
250 By default, increasing values of a source variable (for a string, this
251 is based on character code comparisons) are recoded to increasing values
252 of its target variable.  To cause increasing values of a source variable
253 to be recoded to decreasing values of its target variable (@var{n} down
254 to 1), specify @subcmd{DESCENDING}.
255
256 @subcmd{PRINT} is currently ignored.
257
258 The @subcmd{GROUP} subcommand is relevant only if more than one variable is to be
259 recoded.   It causes a single mapping between source and target values to
260 be used, instead of one map per variable.
261
262 If @subcmd{/BLANK=MISSING} is given, then string variables which contain only 
263 whitespace are recoded as SYSMIS.  If @subcmd{/BLANK=VALID} is given then they
264 will be allocated a value like any other.  @subcmd{/BLANK} is not relevant
265 to numeric values. @subcmd{/BLANK=VALID} is the default.
266
267 @cmd{AUTORECODE} is a procedure.  It causes the data to be read.
268
269 @node COMPUTE
270 @section COMPUTE
271 @vindex COMPUTE
272
273 @display
274 COMPUTE @var{variable} = @var{expression}.
275 @end display
276   or
277 @display
278 COMPUTE vector(@var{index}) = @var{expression}.
279 @end display
280
281 @cmd{COMPUTE} assigns the value of an expression to a target
282 variable.  For each case, the expression is evaluated and its value
283 assigned to the target variable.  Numeric and string
284 variables may be assigned.  When a string expression's width differs
285 from the target variable's width, the string result of the expression
286 is truncated or padded with spaces on the right as necessary.  The
287 expression and variable types must match.
288
289 For numeric variables only, the target variable need not already
290 exist.  Numeric variables created by @cmd{COMPUTE} are assigned an
291 @code{F8.2} output format.  String variables must be declared before
292 they can be used as targets for @cmd{COMPUTE}.
293
294 The target variable may be specified as an element of a vector
295 (@pxref{VECTOR}).  In this case, an expression @var{index} must be
296 specified in parentheses following the vector name.  The expression @var{index}
297 must evaluate to a numeric value that, after rounding down
298 to the nearest integer, is a valid index for the named vector.
299
300 Using @cmd{COMPUTE} to assign to a variable specified on @cmd{LEAVE}
301 (@pxref{LEAVE}) resets the variable's left state.  Therefore,
302 @code{LEAVE} should be specified following @cmd{COMPUTE}, not before.
303
304 @cmd{COMPUTE} is a transformation.  It does not cause the active dataset to be
305 read.
306
307 When @cmd{COMPUTE} is specified following @cmd{TEMPORARY}
308 (@pxref{TEMPORARY}), the @cmd{LAG} function may not be used
309 (@pxref{LAG}).
310
311 @node COUNT
312 @section COUNT
313 @vindex COUNT
314
315 @display
316 COUNT @var{var_name} = @var{var}@dots{} (@var{value}@dots{})
317     [/@var{var_name} = @var{var}@dots{} (@var{value}@dots{})]@dots{}
318
319 Each @var{value} takes one of the following forms:
320         @var{number}
321         @var{string}
322         @var{num1} THRU @var{num2}
323         MISSING
324         SYSMIS
325 where @var{num1} is a numeric expression or the words @subcmd{LO}  or @subcmd{LOWEST}
326       and @var{num2} is a numeric expression  or @subcmd{HI} or @subcmd{HIGHEST}.
327 @end display
328
329 @cmd{COUNT} creates or replaces a numeric @dfn{target} variable that
330 counts the occurrence of a @dfn{criterion} value or set of values over
331 one or more @dfn{test} variables for each case.
332
333 The target variable values are always nonnegative integers.  They are
334 never missing.  The target variable is assigned an F8.2 output format.
335 @xref{Input and Output Formats}.  Any variables, including
336 string variables, may be test variables.
337
338 User-missing values of test variables are treated just like any other
339 values.  They are @strong{not} treated as system-missing values.
340 User-missing values that are criterion values or inside ranges of
341 criterion values are counted as any other values.  However (for numeric
342 variables), keyword @subcmd{MISSING} may be used to refer to all system-
343 and user-missing values.
344
345 @cmd{COUNT} target variables are assigned values in the order
346 specified.  In the command @subcmd{COUNT @var{A}=@var{A} @var{B}(1) /@var{B}=@var{A} @var{B}(2).}, the
347 following actions occur:
348
349 @itemize @minus
350 @item
351 The number of occurrences of 1 between @var{A} and @var{B} is counted.
352
353 @item
354 @var{A} is assigned this value.
355
356 @item
357 The number of occurrences of 1 between @var{B} and the @strong{new}
358 value of @var{A} is counted.
359
360 @item
361 @var{B} is assigned this value.
362 @end itemize
363
364 Despite this ordering, all @cmd{COUNT} criterion variables must exist
365 before the procedure is executed---they may not be created as target
366 variables earlier in the command!  Break such a command into two
367 separate commands.
368
369 The examples below may help to clarify.
370
371 @enumerate A
372 @item
373 Assuming @code{Q0}, @code{Q2}, @dots{}, @code{Q9} are numeric variables,
374 the following commands:
375
376 @enumerate
377 @item
378 Count the number of times the value 1 occurs through these variables
379 for each case and assigns the count to variable @code{QCOUNT}.  
380
381 @item
382 Print out the total number of times the value 1 occurs throughout
383 @emph{all} cases using @cmd{DESCRIPTIVES}.  @xref{DESCRIPTIVES}, for
384 details.
385 @end enumerate
386
387 @example
388 COUNT QCOUNT=Q0 TO Q9(1).
389 DESCRIPTIVES QCOUNT /STATISTICS=SUM.
390 @end example
391
392 @item
393 Given these same variables, the following commands:
394
395 @enumerate
396 @item
397 Count the number of valid values of these variables for each case and
398 assigns the count to variable @code{QVALID}.
399
400 @item
401 Multiplies each value of @code{QVALID} by 10 to obtain a percentage of
402 valid values, using @cmd{COMPUTE}.  @xref{COMPUTE}, for details.
403
404 @item
405 Print out the percentage of valid values across all cases, using
406 @cmd{DESCRIPTIVES}.  @xref{DESCRIPTIVES}, for details.
407 @end enumerate
408
409 @example
410 COUNT QVALID=Q0 TO Q9 (LO THRU HI).
411 COMPUTE QVALID=QVALID*10.
412 DESCRIPTIVES QVALID /STATISTICS=MEAN.
413 @end example
414 @end enumerate
415
416 @node FLIP
417 @section FLIP
418 @vindex FLIP
419
420 @display
421 FLIP /VARIABLES=@var{var_list} /NEWNAMES=@var{var_name}.
422 @end display
423
424 @cmd{FLIP} transposes rows and columns in the active dataset.  It
425 causes cases to be swapped with variables, and vice versa.
426
427 All variables in the transposed active dataset are numeric.  String
428 variables take on the system-missing value in the transposed file.
429
430 @subcmd{N} subcommands are required.  If specified, the @subcmd{VARIABLES} subcommand
431 selects variables to be transformed into cases, and variables not
432 specified are discarded.  If the @subcmd{VARIABLES} subcommand is omitted, all
433 variables are selected for transposition.
434
435 The variables specified by @subcmd{NEWNAMES}, which must be a
436 string variable, is
437 used to give names to the variables created by @cmd{FLIP}.  Only the
438 first 8 characters of the variable are used.  If
439 @subcmd{NEWNAMES} is not
440 specified then the default is a variable named CASE_LBL, if it exists.
441 If it does not then the variables created by @cmd{FLIP} are named VAR000
442 through VAR999, then VAR1000, VAR1001, and so on.
443
444 When a @subcmd{NEWNAMES} variable is available, the names must be canonicalized
445 before becoming variable names.  Invalid characters are replaced by
446 letter @samp{V} in the first position, or by @samp{_} in subsequent
447 positions.  If the name thus generated is not unique, then numeric
448 extensions are added, starting with 1, until a unique name is found or
449 there are no remaining possibilities.  If the latter occurs then the
450 @cmd{FLIP} operation aborts.
451
452 The resultant dictionary contains a CASE_LBL variable, a string
453 variable of width 8, which stores the names of the variables in the
454 dictionary before the transposition.  Variables names longer than 8
455 characters are truncated.  If the active dataset is subsequently
456 transposed using @cmd{FLIP}, this variable can be used to recreate the
457 original variable names.
458
459 @cmd{FLIP} honors @cmd{N OF CASES} (@pxref{N OF CASES}).  It ignores
460 @cmd{TEMPORARY} (@pxref{TEMPORARY}), so that ``temporary''
461 transformations become permanent.
462
463 @node IF
464 @section IF
465 @vindex IF
466
467 @display
468 IF @var{condition} @var{variable}=@var{expression}.
469 @end display
470   or
471 @display
472 IF @var{condition} vector(@var{index})=@var{expression}.
473 @end display
474
475 The @cmd{IF} transformation conditionally assigns the value of a target
476 expression to a target variable, based on the truth of a test
477 expression.
478
479 Specify a boolean-valued expression (@pxref{Expressions}) to be tested
480 following the @cmd{IF} keyword.  This expression is evaluated for each case.
481 If the value is true, then the value of the expression is computed and
482 assigned to the specified variable.  If the value is false or missing,
483 nothing is done.  Numeric and string variables may be
484 assigned.  When a string expression's width differs from the target
485 variable's width, the string result of the expression is truncated or
486 padded with spaces on the right as necessary.  The expression and
487 variable types must match.
488
489 The target variable may be specified as an element of a vector
490 (@pxref{VECTOR}).  In this case, a vector index expression must be
491 specified in parentheses following the vector name.  The index
492 expression must evaluate to a numeric value that, after rounding down
493 to the nearest integer, is a valid index for the named vector.
494
495 Using @cmd{IF} to assign to a variable specified on @cmd{LEAVE}
496 (@pxref{LEAVE}) resets the variable's left state.  Therefore,
497 @code{LEAVE} should be specified following @cmd{IF}, not before.
498
499 When @cmd{IF} is specified following @cmd{TEMPORARY}
500 (@pxref{TEMPORARY}), the @cmd{LAG} function may not be used
501 (@pxref{LAG}).
502
503 @node RECODE
504 @section RECODE
505 @vindex RECODE
506
507 The @cmd{RECODE} command is used to transform existing values into other,
508 user specified values.
509 The general form is:
510
511 @display
512 RECODE @var{src_vars}
513         (@var{src_value} @var{src_value} @dots{} = @var{dest_value})
514         (@var{src_value} @var{src_value} @dots{} = @var{dest_value})
515         (@var{src_value} @var{src_value} @dots{} = @var{dest_value}) @dots{}
516          [INTO @var{dest_vars}].
517 @end display
518
519 Following the @cmd{RECODE} keyword itself comes @var{src_vars} which is a list
520 of variables whose values are to be transformed.
521 These variables may be string variables or they may be numeric.
522 However the list must be homogeneous; you may not mix string variables and
523 numeric variables in the same recoding.
524
525 After the list of source variables, there should be one or more @dfn{mappings}.
526 Each mapping is enclosed in parentheses, and contains the source values and
527 a destination value separated by a single @samp{=}.
528 The source values are used to specify the values in the dataset which 
529 need to change, and the destination value specifies the new value
530 to which they should be changed.
531 Each @var{src_value} may take one of the following forms:
532 @table @asis
533 @item @var{number}
534 If the source variables are numeric then @var{src_value} may be a literal
535 number.
536 @item @var{string}
537 If the source variables are string variables then @var{src_value} may be a
538 literal string (like all strings, enclosed in single or double quotes).
539 @item @var{num1} THRU @var{num2}
540 This form is valid only when the source variables are numeric.
541 It specifies all values in the range between @var{num1} and @var{num2},
542 including both endpoints of the range.  By convention, @var{num1}
543 should be less than @var{num2}.
544 Open-ended ranges may be specified using @samp{LO} or @samp{LOWEST} 
545 for @var{num1}
546 or @samp{HI} or @samp{HIGHEST} for @var{num2}.
547 @item @samp{MISSING}
548 The literal keyword @samp{MISSING} matches both system missing and user
549 missing values.
550 It is valid for both numeric and string variables.
551 @item @samp{SYSMIS}
552 The literal keyword @samp{SYSMIS} matches system missing
553 values.
554 It is valid for both numeric variables only.
555 @item @samp{ELSE}
556 The @samp{ELSE} keyword may be used to match any values which are
557 not matched by any other @var{src_value} appearing in the command.
558 If this keyword appears, it should be used in the last mapping of the 
559 command.
560 @end table
561
562 After the source variables comes an @samp{=} and then the @var{dest_value}.
563 The @var{dest_value} may take any of the following forms:
564 @table @asis
565 @item @var{number}
566 A literal numeric value to which the source values should be changed.
567 This implies the destination variable must be numeric.
568 @item @var{string}
569 A literal string value (enclosed in quotation marks) to which the source
570 values should be changed.
571 This implies the destination variable must be a string variable.
572 @item @samp{SYSMIS}
573 The keyword @samp{SYSMIS} changes the value to the system missing value.
574 This implies the destination variable must be numeric.
575 @item @samp{COPY}
576 The special keyword @samp{COPY} means that the source value should not be
577 modified, but
578 copied directly to the destination value.
579 This is meaningful only if @samp{INTO @var{dest_vars}} is specified.
580 @end table
581
582 Mappings are considered from left to right.
583 Therefore, if a value is matched by a @var{src_value} from more than 
584 one mapping, the first (leftmost) mapping which matches will be considered.
585 Any subsequent matches will be ignored.
586
587 The clause @samp{INTO @var{dest_vars}} is optional.
588 The behaviour of the command is slightly different depending on whether it
589 appears or not.
590
591 If @samp{INTO @var{dest_vars}} does not appear, then values will be recoded
592 ``in place''.
593 This means that the recoded values are written back to the
594 source variables from whence the original values came.
595 In this case, the @var{dest_value} for every mapping must imply a value which
596 has the same type as the @var{src_value}.
597 For example, if the source value is a string value, it is not permissible for
598 @var{dest_value} to be @samp{SYSMIS} or another forms which implies a numeric
599 result.
600 It is also not permissible for @var{dest_value} to be  longer than the width
601 of the source variable.
602
603 The following example two numeric variables @var{x} and @var{y} are recoded
604 in place.
605 Zero is recoded to 99, the values 1 to 10 inclusive are unchanged,
606 values 1000 and higher are recoded to the system-missing value and all other
607 values are changed to 999:
608 @example
609 recode @var{x} @var{y} 
610         (0 = 99)
611         (1 THRU 10 = COPY)
612         (1000 THRU HIGHEST = SYSMIS)
613         (ELSE = 999).
614 @end example
615
616 If @samp{INTO @var{dest_vars}} is given, then recoded values are written
617 into the variables specified in @var{dest_vars}, which must therefore
618  contain a list of valid variable names.
619 The number of variables in @var{dest_vars} must be the same as the number
620 of variables in @var{src_vars}
621 and the respective order of the variables in @var{dest_vars} corresponds to 
622 the order of @var{src_vars}.
623 That is to say, recoded values whose 
624 original value came from the @var{n}th variable in @var{src_vars} will be
625 placed into the @var{n}th variable in @var{dest_vars}.
626 The source variables will be unchanged.
627 If any mapping implies a string as its destination value, then the respective
628 destination variable must already exist, or 
629 have been declared using @cmd{STRING} or another transformation.
630 Numeric variables however will be automatically created if they don't already
631 exist.
632 The following example deals with two source variables, @var{a} and @var{b}
633 which contain string values.  Hence there are two destination variables
634 @var{v1} and @var{v2}.
635 Any cases where @var{a} or @var{b} contain the values @samp{apple}, 
636 @samp{pear} or @samp{pomegranate} will result in @var{v1} or @var{v2} being
637 filled with the string @samp{fruit} whilst cases with 
638 @samp{tomato}, @samp{lettuce} or @samp{carrot} will result in @samp{vegetable}.
639 Any other values will produce the result @samp{unknown}:
640 @example
641 string @var{v1} (a20).
642 string @var{v2} (a20).
643
644 recode @var{a} @var{b} 
645         ("apple" "pear" "pomegranate" = "fruit")
646         ("tomato" "lettuce" "carrot" = "vegetable")
647         (ELSE = "unknown")
648         into @var{v1} @var{v2}.
649 @end example
650
651 There is one very special mapping, not mentioned above.
652 If the source variable is a string variable
653 then a mapping may be specified as @samp{(CONVERT)}.
654 This mapping, if it appears must be the last mapping given and
655 the @samp{INTO @var{dest_vars}} clause must also be given and 
656 must not refer to a string variable. 
657 @samp{CONVERT} causes a number specified as a string to
658 be converted to a numeric value. 
659 For example it will convert the string @samp{"3"} into the numeric
660 value 3 (note that it will not convert @samp{three} into 3).
661 If the string cannot be parsed as a number, then the system-missing value
662 is assigned instead.
663 In the following example, cases where the value of @var{x} (a string variable)
664 is the empty string, are recoded to 999 and all others are converted to the
665 numeric equivalent of the input value.  The results are placed into the 
666 numeric variable @var{y}:
667 @example
668 recode @var{x} 
669        ("" = 999)
670         (convert)
671         into @var{y}.
672 @end example
673
674 It is possible to specify multiple recodings on a single command.
675 Introduce additional recodings with a slash (@samp{/}) to
676 separate them from the previous recodings:
677 @example
678 recode 
679         @var{a}  (2 = 22) (else = 99) 
680         /@var{b} (1 = 3) into @var{z}
681         .
682 @end example
683 @noindent Here we have two recodings. The first affects the source variable
684 @var{a} and recodes in-place the value 2 into 22 and all other values to 99.
685 The second recoding copies the values of @var{b} into the variable @var{z}, 
686 changing any instances of 1 into 3.
687
688 @node SORT CASES
689 @section SORT CASES
690 @vindex SORT CASES
691
692 @display
693 SORT CASES BY @var{var_list}[(@{D|A@}] [ @var{var_list}[(@{D|A@}] ] ...
694 @end display
695
696 @cmd{SORT CASES} sorts the active dataset by the values of one or more
697 variables.
698
699 Specify @subcmd{BY} and a list of variables to sort by.  By default, variables
700 are sorted in ascending order.  To override sort order, specify @subcmd{(D)} or
701 @subcmd{(DOWN)} after a list of variables to get descending order, or @subcmd{(A)} or @subcmd{(UP)}
702 for ascending order.  These apply to all the listed variables
703 up until the preceding @subcmd{(A)}, @subcmd{(D)}, @subcmd{(UP)} or @subcmd{(DOWN)}.
704
705 The sort algorithms used by @cmd{SORT CASES} are stable.  That is,
706 records that have equal values of the sort variables will have the
707 same relative order before and after sorting.  As a special case,
708 re-sorting an already sorted file will not affect the ordering of
709 cases.
710
711 @cmd{SORT CASES} is a procedure.  It causes the data to be read.
712
713 @cmd{SORT CASES} attempts to sort the entire active dataset in main memory.
714 If workspace is exhausted, it falls back to a merge sort algorithm that
715 involves creates numerous temporary files.
716
717 @cmd{SORT CASES} may not be specified following @cmd{TEMPORARY}.