最近拿到了Stata的船新版本——Stata16，就迫不及待地玩了两天。总的来说，Stata16不论在UI上，还是在功能上，都比之前的版本进步了许多。特别值得一说的是，Stata终于牵手Python了——用户可以在直接进入Python的交互模式，或者运行Python的脚本。这样就可以借他山之石以攻玉。比如说，我们用Python爬取的数据，然后交由Stata进行处理；或者将Stata中的数据交由Py
Python与Stata的数据交互最近拿到了Stata的船新版本——Stata16，就迫不及待地玩了两天。总的来说，Stata16不论在UI上，还是在功能上，都比之前的版本进步了许多。特别值得一说的是，Stata终于牵手Python了——用户可以在直接进入Python的交互模式，或者运行Python的脚本。这样就可以借他山之石以攻玉。比如说，我们用Python爬取的数据，然后交由St
# Python和Stata对比
Python和Stata都是用于数据分析和统计建模的流行工具，但它们在语法、功能和使用方式上有所不同。本文将对Python和Stata进行比较，讨论它们各自的优缺点，并提供一些代码示例以帮助读者更好地理解。
## 语法比较
Python是一种通用编程语言，具有简洁明了的语法和丰富的库，因此在数据分析领域越来越受欢迎。例如，使用pandas库可以轻松读取、处理
用Python的方式来做。Stata中宏的广泛使用反映了一种不同的编程理念。与Python不同，Python是一种面向对象的通用编程语言，Stata的ado语言（不是mata）需要宏才能作为不仅仅是一种简单的脚本语言。在宏几乎可以在Stata中的任何地方使用（甚至在宏定义中），有两个目的：文本替换表达式求值使用宏，用户可以简化他们的代码，这反过来又会减少有可能出错并保持整洁。缺点是使用宏呈现语言的
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2023-07-02 19:23:22
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一般来说，计算机专业的毕业生会远比统计系的毕业生多，但并不代表python比r的用户多。其实除了计算机、数学、工程等少量专业，绝大多数专业的学生编程能力都不强，一般都用stata/spss/sas等更简单实用的语言，要想让他们从这些语言直接到python，其实是有点跳跃，或许过渡到r是更现实的选择，因此很容易找到很多社会科学、经济、政治、生物的人用R写了各种各样的package，而python还是
按照惯例，我们按如下方式导入 pandas 和 NumPy：# 计量经济学服务中心import pandas as pdimport numpy as np在Python教程中，DataFrame将通过调用显示pandas df.head()，它将显示该行的前N行(默认为5行)DataFrame。这通常用于交互式工作(例如Jupyter笔记本或终端)，而Stata中的等价物将是：lis
## 教你如何实现“Python和Stata”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python和Stata进行数据分析和处理。在本文中，我将逐步指导你完成这个过程。首先，我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 步骤 1 | 安装Python和Stata |
| 步骤 2 | 导入数据 |
| 步骤 3 | 数据清洗 |
| 步骤
Python与Stata的数据交互最近拿到了Stata的船新版本——Stata16，就迫不及待地玩了两天。总的来说，Stata16不论在UI上，还是在功能上，都比之前的版本进步了许多。特别值得一说的是，Stata终于牵手Python了——用户可以在直接进入Python的交互模式，或者运行Python的脚本。这样就可以借他山之石以攻玉。比如说，我们用Python爬取的数据，然后交由Stata进行处理
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2023-08-08 19:21:22
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第九章 统计绘图窗体 除了前几章略述的绘图窗体原型提供的基本绘图工具之外，Lisp-Stat里的统计绘图还需要用来管理数据和将那些数据转换成屏幕上的图形的工具集。这些工具由绘图原型graph-proto提供。更多的专业绘图工具，比如直方图和散点图矩阵，它们都是基于继承自graph-proto的原型。本章的第一节描述了绘图原型，第二节略述
每次打开Stata自带的dofile编辑器，我都会想吐槽一下它的界面，由于学术界“以丑为美”的观念根深蒂固，深深毒害了一批人，所以很多人可能都觉得没什么，我这个人对美感有着极致追求，所以我就尝试了一下使用Jupyter Notebook。Stata16新增了代码提示功能，所以体验起来比之前好多了，但是美观问题自始至终都没有丝毫改变，美感不是必需品，但是着实很影响人的心情和感觉。先放两
本节旨在演示如何在 pandas 中做各种类似Stata的操作。按照惯例，我们按如下方式导入 pandas 和 NumPy：# 计量经济学服务中心import pandas as pdimport numpy as np在Python教程中，DataFrame将通过调用显示pandas df.head()，它将显示该行的前N行（默认为5行）DataFrame
Stata 概述Stata = statistics + data（统计分析+数据处理）Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。Stata的优势 （1）Stata数据处理功能强大、快捷，提供了大量的函数。 （2）Do-files 非常便利，帮助一
前几天在处理大创需要的数据的时候，发现原始数据下载下来是这样：原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）原保险保费收入（万元）日期全国合计北京天津河北辽宁江苏01-20065584071.68527391.92106848.41216499.65157439.23602208.8202-20069972423.64817376.6
Stata数据和Python：数据分析的完美组合
## 引言
在当前信息时代，数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一环。对于研究人员和数据分析师来说，熟练掌握数据分析工具是非常重要的。Stata和Python作为两种流行的数据分析工具，在实践中都发挥着重要作用。本文将介绍Stata数据和Python的结合使用，以及如何通过这种组合实现更高效、更灵活的数据分析。
## Stata数据的处理
本节旨在演示如何在 pandas 中做各种类似Stata的操作。按照惯例，我们按如下方式导入 pandas 和 NumPy：# 计量经济学服务中心import pandas as pdimport numpy as np在Python教程中，DataFrame将通过调用显示pandas df.head()，它将显示该行的前N行（默认为5行）DataFrame。这通常用于交互式工作（例如Jupyte
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2023-08-08 15:03:25
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本文将会简单地介绍四款目前广泛应用于会计金融实证研究领域的常用统计软件和编程语言，并且讨论怎样搭配他们，才能够便于会计金融的实证研究，提高coding效率。介绍会计金融的实证研究涉及到的常用统计软件或者编程语言有这么些:Stata常用统计软件，用的人非常多，用户占比应该是经济学的人最多。界面友好，软件也很轻巧，初学者基本很快能够上手。有人既用stata清理数据，也用stata跑回归，基本上都能胜任
读取csv，多列空值处理，多列标准化，matplotlib绘制柱状图及散点图，常用函数df_city = data1_c[['居住地','职业经历']].groupby('居住地').count()
data2['city'] = data2['地区'].str[:-1]
qldata = pd.merge(df_city,data2,left_index = True,right_on = 'c
Stata简介：Stata使用简单，功能强大，是数据分析中常用的统计计量软件。本人使用的是Stata14，如若需要，可评论留言！1 Stata基本描述1.1主窗口 如图所示，Stata大致可以分为五个部分。 最上面是菜单栏，或者成为工具栏，功能栏，包括file，Edit，Data，Graphics，Statistics，User，Window，Help八个主要菜单，其中每个菜单下又有新
作者：胡国恒 (武汉大学社会保障中心)Stata 连享会：提要： 数据处理过程中，研究者常会遇到收集的数据与预期采用的工具不匹配问题。目前，常用的方式是 Datatransfer 等数据格式转换器，通过导入及导出实现数据格式的转换，缺点是软件收费以及当代转换的数据多时，耗时耗力。鉴于此，本文借助于 python 以及 python 与 Stata 相结合的方法提出两种可实现批量数据格式快速转换的方
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