Stata小白系列之二:数据拆分与合并

2018-12-18  本文已影响480人  stata连享会

作者:谢作翰 | 连玉君 | (知乎 | 简书 | 码云)

编者按: 从本期开始,Stata 连享会将推出「Stata小白系列」推文,介绍数据导入、命令语法等 Stata 入门知识,以帮助各位尽快掌握 Stata 的基本操作。

三 数据拆分与合并
四 长宽数据转换—— reshape命令

数据文件下载:链接: https://pan.baidu.com/s/1qXRh9EG 密码: 5ltw

数据拆分

如果把内存中的数据集视为一个矩阵,则我们对数据的基本操作包括两类:删除或删除。对于 Stata 而言,命令的主要操作对象是变量 (矩阵的),而有些时候我们也需要删除特定的观察值 (矩阵的)。这些操作都可以配合使用 dropkeep 命令来实现。

删除\保留变量:数据的横向拆分

原始数据有时包含过多的变量,但在实际应用中可能根据需要将原始数据拆分为不同的数据表,这时就要实现数据的横向拆分。数据的横向拆分用到的两个命令为 dropkeep

Stata 范例:

sysuse "auto.dta", clear
drop weight length
save "d:\data\auto_sim01.dta", replace

我们调入数据后,使用 drop 命令删除了两个变量,进而把处理后的数据文件另存到 D:\data 文件夹中。若该文件夹下已经存在一个名称为 auto_sim01.dta 则自动覆盖之,这是 replace 选项的作用。

按照上述思路,也就不难理解如下命令的含义了:

sysuse "auto.dta", clear
keep  make price mpg rep78 foreign
save "d:\data\auto_sim02.dta", replace

特别说明: 一般而言,除非数据文件非常大导致每次调入耗时较长,我们很少另存数据文件。我们会将主要的修改动作都保留于 dofile 中。每次分析时,只需修改 dofile 或执行 dofile 中的特定语句即可实现对子样本的处理。毕竟,dofile 本质上是文本文件,文件大小通常不过几十 k。

删除\保留观察值:数据的纵向拆分

原始数据有时包含过多的样本观测值,但在实际应用中可能根据需要将其按某种特征拆分为不同的数据表,这是就要实现数据的纵向拆分。此时,仍然可以使用 dropkeep 命令。

例如将 auto.dta 数据文件拆分为两个数据文件:auto_domestic.dtaauto_foreign.dta,操作如下:

sysuse "auto.dta", clear
keep if foreign==0
save auto_domestic.dta, replace 

sysuse "auto.dta", clear
keep= if foreign==1
save auto_foreign.dta, replace

一步到位保存数据子集: savesome 命令

通过上述范例可以看出,使用 Stata 自带的 keepdrop 命令可以快捷地删除变量或观察值,但在命令写法上较为繁琐。我们可以使用外部命令 savesome 来提高效率 (该命令是 Stata 官方命令 save 的扩展版):

ssc install savesome, replace

在命令窗口中输入 help savesome 可以查看该命令的帮助文件,其语法格式如下:

savesome [varlist] [if exp] [in range] using filename [, old save_options]

其中,

Stata 范例 1:

对于前文提到的例子,我们可以使用 savesome 来实现相同的功能:

sysuse "auto.dta", clear
keep  make price mpg rep78 foreign
save "d:\data\auto_sim02.dta", replace

等价于

sysuse "auto.dta", clear
savesome make price mpg rep78 foreign ///
     using "d:\data\auto_sim02.dta", replace

评论: 凭心而论,笔者更喜欢前一种方式。虽然多写了一行命令,但思路清晰,也便于记忆。

Stata 范例 2:

sysuse "auto.dta", clear
keep if foreign==0
save auto_domestic.dta, replace 

等价于:

sysuse "auto.dta", clear
savesome if foreign==0 using auto_domestic.dta, replace 

数据合并

数据的横向合并

数据的横向合并是横向拆分的逆操作,但是其要比拆分复杂。对于时间序列资料而言,要保证同一时点的两个变量的观察值对接到同一行;而对于界面个体资料而言,要保证同一个人的年龄数据与该人的收入数据在同一行。而对于面板数据资料,则需数据中有两个变量能够唯一标示每一行观察值,以保证 A 数据文件中的 “张三疯-2016” 与 B 数据文件中的 “张三疯-2016” 处于同一行。合并所使用的命令语句为 merge,具体语句如下所示:

merge [varlist] using filename [filename ...] [, options]

merge为合并的命令语句, [varlist]代表合并进去的新变量, using filename指的是所要与原文件合并的文件路径, options包含较多的功能,表 2.11 显示了其具体内容。

举例:利用横向拆分实验中生成的数据文件 waterinputwateroutput实现数据的横向合并,匹配变量为 year,生成新的数据文件命名为 waternew。这个操作的命令为:

use c:\data\wateroutput, clear
sort year
save c:\data\wateroutput, replace
use c:\data\waterinput, clear
sort year
merge year using c:\data\wateroutput
save c:\data\waternew, replace

在以上命令语句中,第一个命令语句实现了 wateroutput数据文件的打开,第二个命令语句将文件按年份变量进行排序,第三个命令语句保存了排序之后的数据文件,第四个命令语句实现了 waterinput数据文件的打开,第五个命令语句将此数据按年份变量进行排序,第六个命令语句按年份变量将 wateroutput文件合并到 waterinput文件中,第七个命令语句保存合并之后的数据文件。

  1. 数据的纵向合并

数据的纵向合并为数据纵向拆分的逆操作,使用的主要命令为 append命令,具体语句如下:

 append using filename [, options] 

在这个命令语句中, append是进行纵向合并的命令语句, using filename是进行纵向合并的文件路径, [, options]的内容与 merge相似,但更为简化。

例如,利用纵向拆分实验中生成的数据文 domesticautoforeignauto实现数据的纵向合并,生成的数据文件命名为 usaautonew。这个操作的命令为:

use c:\data\domesticauto, clear
append using c:\data\foreignauto
save c:\data\usaautonew, replace

在以上命令中,第一个命令语句打开了原始数据文件,第二个命令将 foreignauto文件合并到 domesticauto文件中,第三个命令语句存储了合并后的数据文件。

  1. 一次合并多个csv文件—— csvconvert
    csvconvert 命令用于将多个 csv格式文件合并为一个 .dta格式文件,比较适合处理具有时间周期性特点的变量。
    命令:
 csvconvert input_directory , replace [options] 

该命令有三个参数:

参数名 功能
output_file(file_name) 设置输出文件名
output_dir(output_directory) 设置输出路径
input_file(.csv file list) 选择要合并的文件

命令下载:

help csvconvert

以命令配套的四个世界银行文件为例,首先看文件结构

dir C:\Uers\Administrator\Desktop\stata学习文件\worldbank\*.csv

wb2010.csv

使用 csvconvert命令将四个年度数据纵向合并

csvconvert  C:\Users\Administrator\Desktop\stata学习文件\worldbank, replace
默认情况下合并后的文件名为output.dta

要合并的四个子文件必须在同一个文件夹中,默认情况下, csvconvert命令会合并文件夹中所有文件 ,可以用 note 命令核对所合并的文件情况 .用 input_file参数选择所有合并的文件名,在此,我们只选择2008年度和2009年度的数据

csvconvert C:\Users\Administrator\Desktop\stata学习文件\worldbank
, replace input_file(wb2008.csv wb2009.csv)

本文中所用数据文件下载地址:

数据文件:链接: https://pan.baidu.com/s/1qXRh9EG 密码: 5ltw

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