2. 读取 Stata 数据文件: data=pd.io.stata.StataReader(r'D:\test.dta') 这里,我们使用 `pandas` 库中的 `StataReader` 类读取一个 Stata 数据文件。文件路径为 `D:\test.dta`。`StataReader` 类提供了读取 `.dta` 文件的功能 3. 提取变量标签: datalable=data.variable_labels() 这行代码调用 `St...
data.to_stata('output_file.dta') data.to_stata('output_file.dta', version=12)#12版本号 默认为13#也可以使用statsmodels和rpy2来读取
在Python中读取Stata标签的方法是使用pandas库的read_stata()函数。read_stata()函数可以读取Stata数据文件(.dta)并将其转换为DataFrame对象。DataFrame对象是pandas库中用于处理和分析数据的主要数据结构。 以下是读取Stata标签的步骤: 首先,确保已经安装了pandas库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: 代码语言...
1. 在 Stata 中调用 python 2. 使用 sfi 模块读取 Stata 数据 3. 将数据转换为数据框或字典 4. 将 Stata 数据集完全复制 5. 结论 6. 参考资料 7. 相关推文 相关课程 课程一览 Stata16 已开发了与 python 交互的功能,本小节我们将介绍如何在 Stata 中调用 python,将 Stata 的数据导入至 python 中。我们...
读取: 由于stata没有专门模块,是从pandas里面调用,官方文档少之又少,故去查看源代码 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pandas.io.stataimport StataReader, StataWriter filename_all=r"/opt/code/my_code/testStata/test.dta" ...
首先,我们使用Stata中的时间函数来解决这个问题,代码如下: clear python: from sfi import Data import numpy as np import tushare as ts # 定义数据类型 intList = [np.int8, np.int16, np.int32, np.int64, np.uint8, np.uint16, np.uint32, np.uint64] ...
简介:有test.dta数据,python读取dta数据并导出定制化格式的excel表格。 stata数据已有内容的列,设置为不可更改; 可以更改的列,需要提供固定的选项下拉框,只能选择下拉框内提供的内容填充到excel可改的列中。 已有dta数据中有2列内容是照片的路径,需要写入excel后成为超链接,即点击超链接后可以打开相应路径的图片。
2 读取excel数据 import pandas as pd#导入pandas模块,并简称为pd 3 读取spss数据 #pip install --upgrade pyreadstat#安装pyreadstat,大家在运行时把最前面的#号去掉 4 读取stata数据 import pandas as pd#导入pandas模块,并简称为pd
pipinstallpandas stata 1. 读取.dta文件 使用pandas库中的read_stata函数,我们可以轻松地读取.dta文件。以下是一个示例代码: importpandasaspd# 读取 Stata .dta 文件df=pd.read_stata('path_to_your_file.dta')# 查看数据的前几行print(df.head()) ...
参数 内容 addObs(n[, nofill]) 将n个观测值添加到当前的Stata数据集中 addVarStr(name, length) 将类型为str的变量添加到当前的Stata数据集中 get([var, obs, selectvar, valuelabel, …]) 从当前的Stata数据集中读取值 getVarType(var) 获取Stata变量的存储类型 keepVar(var) 保留指定的变量 dropVar(var...