本篇将继续介绍Python与Stata的数据交互过程中的时间变量处理的问题。在开始介绍之前，通知一下：本文，包括之前部分文章的源代码已经托管至github上了，地址："https://github.com/zhangdashenqi/"，请需要的同学自取。1. 使用Stata函数处理在上一篇（传送门：张大神气：Python与Stata的数据交互），我们介绍了在Stata16中Python和
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2023-11-28 08:54:40
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数据分析工具SAS和R的比较是数据分析界最大的争议，由于Python的简易和实用性近两年也逐渐得到了分析界的重视，现把SAS、R和Python放到一起从数据分析角度来比较这三个工具的应用情况。首先对三者进行简单的介绍：（1）SAS：在商业分析领域，它是无可争辩的霸主。SAS提供了丰富的统计功能，友好的GUI界面可以让分析师快速上手，技术支持也做的相当到位。（2）R：R可以看做SAS的一个“开源版本
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2023-07-01 17:23:03
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用途确认变量间的因果关系，即x导致y因果关系识别困难的原因1.可能存在逆向因果关系或者双向因果关系2.遗漏变量对当前变量的影响扰动项可以很好的避免上述问题，计量经济学的精髓就在于扰动项。经济学通常无法做控制试验，一般都是观测数据（调查问卷，统计局等）所有的经济学变量原则上都是随机变量。数据类型：1.横截面数据，指的是多个经济个体的变量在同一时点上的取值。2.时间序列数据，指的是某个经济个体的变量在
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2024-05-04 23:04:49
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2.2 数据的导入能够将不同形式的数据正确导入是运用Stata进行数据分析的第一步，本节将针对此来进行介绍。2.2.1 输入数据在现实的经济学研究中，大部分数据都是由用户自行输入创建的，所以本节首先介绍两种输入数据的方法：一种是通过菜单方式输入，另一种是通过命令方式输入。使用菜单方式输入数据假定要创建一个成绩数据表（chengji.dta），内容如表2.8所示，利用Stata的菜单操作
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2023-12-12 17:33:16
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主要内容来自连玉君大大的视频网课（连享会的相关文章都写的太好了，让我丧失了自己整理stata学习笔记的欲望），选择自己认为常用、重要的整理。很多内容学了不用经常会搞忘，写一个文档备查，这篇是一些stata基础知识，主要自用，大家可以酌情参考。0. 变量导入在正式的开始之前，需要导入相关数据，主要包括两步：清除现有数据导入新的数据* - 数据清除 -
clear all // 清除所有
cl
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2023-12-14 04:31:45
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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
原创
2023-12-25 07:46:54
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在分析数据时，我们常常发现需要将Stata中的数据转移到MySQL数据库中，以便进行更深入的分析或应用开发。这个过程并不复杂，但却需要一定的准备和步骤。接下来，我将详细阐述整个过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等多个方面。
### 环境准备
在开始之前，需要确保你的机器上安装了必要的依赖项。我们会需要Stata、MySQL以及一些用于数据转换的库。
| 依赖
长面板数据模型的估计方法第一种：使用OLS估计这个特殊的双向固定效应模型，并对误差项的自相关、异方差和截面相关的问题只提供面板校正的标准误（使用命令xtscc或xtpcse命令实现），这种估计方法最为稳健。第二种：如果存在自相关、异方差和截面相关的问题，则使用FGLS估计这个特殊的双向固定效应模型，这种方法只是解决了误差项自相关的问题，而并未考虑异方差或截面相关的问题，对于误差项的异方差和截面相关
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2023-12-29 23:25:20
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今天学习的视频是：【stata入门】一条命令轻松搞定数据合并_哔哩哔哩_bilibili 【up主：差点没头，这个up主讲得好好 快去给我看起来】其他参考资料：（三）数据清理之stata的使用----------merge，append使用_qq_42729246的博客_stata中merge怎么用stata: merge 合并 目录1.如何合并？2.合并数据2.1将excel
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2024-01-21 00:06:00
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1、项目介绍基于Python的医疗数据可视化系统 医疗数据+画像可视化系统技术栈： Flask框架、Echarts可视化 HTML基于Python的医疗数据可视化系统是一个非常有用的工具，可以帮助医疗专业人员更好地理解和分析医疗数据，从而提高医疗决策的准确性和效率。这样的系统通常包括数据采集、数据处理、数据分析和数据可视化等功能模块。在这样的系统中，Python作为一种功能强大的编程语言，可以结合
方法一：创建新的符合格式的变量（方法二更简单）*如果Stata可以直接打开你的数据表格的话就直接打开，不能的话就用import导入excel表格
describe //可以看到数据格式是str，文本类型，所以呈现红色
encode A,generate(yy) //A是你要转变的数据列，yy是你给这列数据起的新名字
des yy //描述新生成的符合格式的变量yy，可以看到数据格式变了原来的A列是
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2024-04-15 16:56:05
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小结本次主要是对导入数据的处理比如有时需要对变量取对数，gen lnvar = ln(var)，以及求平均数等egen；字符型数据和数值型数据的转换，可以生成新的encode和decode出马，也可以在原来的变量上直接变换，destring和tostring，replace force，强制执行；改变变量名字rename;等等等等，具体详见内容1、gen命令 gen命令可以创建新的变量，可简写为g
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2024-08-14 13:22:06
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利用stata调用python是stata16中的一个新增功能。对此，相信很多人和小编当初的想法一样，觉得该功能是多此一举。但是小编在深入了解学习之后发现，该功能简直是stata用户的福音。该功能使得，我们可以先利用python爬取数据，然后再利用用户所熟悉的stata去处理数据，因为stata在处理数据方面具有一定的优势。那么今天我们就来看看，怎样利用stata调用python爬取数据，再用st
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2023-10-24 21:47:53
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1.generate 可简化为： g ge gen help 简：h2.变量也可简化：比如country 就用c 表示 （前提是其他变量开头不带c）3.变量可以使用通配符： c* 代表所有以c为首字母的变量4.do文件：用来记录命令 log文件：用来记录结果，运行stata前先建log文件 运行结束后输入log close 保存结果并关闭5.打开Stata内置（自带）数据，用sysuse命令 文件
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2023-11-25 15:48:05
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经济数据的分类横截面数据：一个时间点多个个体的变量数据时间序列数据：某个经济体在不同时间点的变量取值数据面板数据：多个经济体在不同时点的上的数据。其中分为短面板和长面板，短面板指的是T较小，N较大；长面板指的是T较大，N较小。采用xtset N T 的时候，会显示数据是否是balance的，以及长短。stata中一些基本操作文件的操作设置路径（这里可以直接复制电脑上的路径名称）cd "C
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2024-01-12 18:58:29
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br:浏览文件所存储的内容 set obs n(具体样本数量)：该命令会自动帮你生成n个样本 list ：显示样本的内容，使用方法为： list in 5//显示第5个样本的内容 list in 1/10 // "/"表示至的关系，显示1到至10的样本内容 list var1 var2 in 1/5 //仅显示var1 var2 这两个变量1至5个样本的内容describe(des):对变量的具体
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2024-06-05 11:00:58
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今天学习的视频是：stata入门--国泰安和锐思数据下载_哔哩哔哩_bilibili 【up主：差点没头】stata入门--从国泰安导入数据_哔哩哔哩_bilibili目录1.从CSMAR下载数据以下载年报中的数据为例 2.导入stata中初步处理数据 2.1导入stata2.2数据处理2.3导出处理后的数据1.从CSMAR下载数据以下载年报中的数据为例时间段选择代
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2024-01-12 19:11:58
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xls2dta命令：将excel文件转换成dta文件在stata应用中，往往需要对多个excel中的数据进行处理，这就需将excel格式的数据转化为stata格式的数据，通常的做法是读入（import excel）、保存为dta（save）、合并（append）三步走。今天为大家介绍的xls2dta命令可以一步到位地将一个或多个excel转化为stata格式的dta文件，并可以同时实现横纵向合并和
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2024-04-11 14:25:34
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对数据使用者来说，了解一个调查数据基本情况的常见途径就是查看该数据的codebook。对数据所有者/提供方来说，制作一份详细的codebook是其数据管理工作中不可或缺的一环。2016年上半年CGSS项目组把CGSS2003年到CGSS2013年期间的8年年度数据合并成一个大数据，根据CGSS数据的特点，为合并数据整理了codebook。CGSS合并数据的codebook包括以下内容：题目、变量名
# 滴滴数据分析：使用Stata的完整指南
在如今的数据驱动时代，数据分析作为一项至关重要的技能，已被广泛应用。作为刚入行的开发者，学习如何使用Stata进行滴滴数据分析将是一项非常有价值的经历。本文将详细阐述数据分析的流程，并逐步指导你如何实现这一目标。
## 数据分析流程
在进行任何数据分析任务之前，明确分析流程是至关重要的。以下是一个标准的数据分析流程表格：
| 步骤
