根绝你的描述：

孤单的我们 发表于 2016-4-19 16:27 先统一转成相同的格式，再append 几百个文件  还是算了    现在的关键是知道哪几个变量可能类型不一样   但不知道出现在哪个文件

提供另一种思路：
先将xls批量转换为SAS data， 存于c:\temp中, 再自动查看dataset中是否包含同名但类型不同的变量（需提前已知变量名），例如已知VAR2， VAR3， VAR4在部分文件中是字符型‘YY-MM-DD' 格式，在另一些文件中是数值型，可用如下程序批量检测是否包含这类变量，如果有，则自动生成数值型 nvar2, nvar3, nvar4，并将原来的变量drop掉。


libname testlib "C:\TEMP";

proc sql;
create table test01 as
select distinct memname
from sashelp.vcolumn
where libname='TESTLIB';
quit;

data _null_;
set test01 end=eof nobs=count;
call symputx('data'||left(_n_), strip(memname));
if eof then call symput('nobs', left(count));
run;

libname testlib1 "C:\TEMP1";

%macro adjustdata;

%do i=1 %to &nobs;
        data testlib1.&&data&i;
        set testlib.&&data&i;
        
        if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR2')>0 then        do;
         if vtype(var2)='C' then nvar2=input(var2, yymmdd10.); else nvar2=var2; drop var2; end;
        
        if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR3')>0 then        do;
         if vtype(var3)='C' then nvar3=input(var3, yymmdd10.); else nvar3=var3; drop var3; end;
        
        if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR4')>0 then        do;
         if vtype(var4)='C' then nvar4=input(var4, yymmdd10.); else nvar4=var4; drop var4; end;
        
        run;
%mend;


%adjustdata;

SAS合并时有相同变量名但变量类型不一致是会很麻烦的，能否避免这种情况

提供一种思路：
在excel转SAS时强行把所有变量转换成字符型，方法很多，例如把excel sheet的第一行粘贴复制成两行，或直接在第一行后插入一行，每个格子里加入足够位数的字符（如!!!!!!!........），这就一并解决了变量长度不一致的问题，这一行对其他的sheet可以快速复制粘贴。在import时加入选项 getnames=yes  mixed=yes, 合并时每个SAS数据集加选项（firstobs=2), 以便去除加入的observation. 合并后再将本应是数值型的变量用input加特定的format 转换成数值型变量。

仅供参考！

根据你的描述： 几百个文件  还是算了    现在的关键是知道哪几个变量可能类型不一样   但不知道出现在哪个文件

提供另一思路：批量检测每个sas dataset 中是否有 那几个变量类型不一致的变量，并将其转换为数值型，例如 VAR2/VAR3/VAR4 三个变量在一些data中是字符型’YY-MM-DD’格式，在另一些data中是数值型。 如果检测到data中有这几个变量的一个或多个，则生成相应的数值型变量nVAR2/nVAR3/nVAR4,并将原变量drop掉。 code 如下：

libname testlib "C:\TEMP";
proc sql;
create table test01 as
select distinct memname
from sashelp.vcolumn
where libname='TESTLIB';
quit;

data _null_;
set test01 end=eof nobs=count;
call symputx('data'||left(_n_), strip(memname));
if eof then call symput('nobs', left(count));
run;

%macro adjustdata;
%do i=1 %to &nobs;
    data &&data&i;
    set testlib.&&data&i;

  /*check if variable var2 exist in dataset and create nvar2 if exist*/
    if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR2')>0 then    do;
         if vtype(var2)='C' then nvar2=input(var2, yymmdd10.); else nvar2=var2; drop var2; end;

    if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR3')>0 then    do;
         if vtype(var3)='C' then nvar3=input(var3, yymmdd10.); else nvar3=var3; drop var3; end;

    if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR4')>0 then    do;
         if vtype(var4)='C' then nvar4=input(var4, yymmdd10.); else nvar4=var4; drop var4; end;

    run;
%mend;
%adjustdata;

发了几次都丢失了？

根据你的描述：
孤单的我们 发表于 2016-4-19 16:27
先统一转成相同的格式，再append
几百个文件  还是算了    现在的关键是知道哪几个变量可能类型不一样   但不知道出现在哪个文件

提供另一思路：批量检测每个SAS data中是否有变量类型不一致的日期变量var2, var3, var4, 如果有，检测其实字符型 or 数值型，如果是字符型，转为数值型变量nvar2, nvar3, nvar4，如果是数值型，则将其值赋nvar2, nvar3, nvar4，drop 原来的var2/var3/var4以避免合并时出错。 程序如下：

libname testlib "C:\TEMP";
proc sql;
create table test01 as
select distinct memname
from sashelp.vcolumn
where libname='TESTLIB';
quit;

data _null_;
set test01 end=eof nobs=count;
call symputx('data'||left(_n_), strip(memname));
if eof then call symput('nobs', left(count));
run;

libname testlib1 "C:\TEMP1";

%macro adjustdata;
%do i=1 %to &nobs;
    data testlib1.&&data&i;
    set testlib.&&data&i;
                  /*check if variable var2 exist in dataset*/
    if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR2')>0 then    do;
         if vtype(var2)='C' then nvar2=input(var2, yymmdd10.); else nvar2=var2; drop var2; end;

    if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR3')>0 then    do;
         if vtype(var3)='C' then nvar3=input(var3, yymmdd10.); else nvar3=var3; drop var3; end;

    if varnum(open("testlib.&&data&i", "i"), 'VAR4')>0 then    do;
         if vtype(var4)='C' then nvar4=input(var4, yymmdd10.); else nvar4=var4; drop var4; end;

    run;
%mend;
%adjustdata;