所以,优秀的数据分析师:一是要懂技术,就是上面说的要会SPSS/Stata/Python,结合实际情况掌握起一门或者全部;二是要懂业务,所在行业、企业的主营业务,高层关注的重点事项要了解,这样数据分析才能精准,起到应有的智力支持作用;三是要会展示和表达,如果是书面展示,那么PPT等演示文稿以及必要的文字材料能力还是要具备的,...
综上所述,Python相比Stata具有更广泛的应用领域、更强大的数据处理和分析工具、更好的可移植性和平台兼容性,以及更容易学习和使用等优势。当然在某些特定的统计分析任务上,Stata可能具有更好的性能和专业性。因此对于个人需求和特定的项目来说,选择Python还是Stata要根据具体情况来决定。 要回答这个问题,首先需要了解Pyth...
总体来看,Stata在性能方面相对较高,适合处理大规模数据;而Python在性能方面相对较低,但通过使用特定的库和模块可以提高性能。 综上所述,Stata和Python在功能、易用性和性能等方面各有优势,具体选择哪个工具要根据自己的需求和背景来决定。如果需要进行一般的统计分析,且没有编程背景,可以选择Stata;如果需要更灵活的数据...
事实上从 Stata16 开始,我们就可以在 Stata 中调用 Python 代码,并通过 Stata 函数接口( sfi 模块)实现 Python 与 Stata 核心功能的交互;但 Stata17 通过允许我们通过导入一个新的 Python 包(pystata)从一个独立的 Python 环境中调用 Stata ,这大大扩展二者的交互功能,使我们可以在基于或支持 IPython 内核的环...
1. 进入Python交互模式 首先,你得确保的电脑上已经安装了Python,并且Stata中执行Python的路径设置正确。然后,你可以通过在命令窗口输入: python 接着你就进入了如下图的Python交互模式: 1fori in range(1,10):2forj in range(1, i+1):3print("%d*%d=%-4.0d"% (j, i, i*j),end="")4print("")...
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] ...
Python基础 1 常用数据分析包 2 Python基本数据类型 2.1 字符串 2.2 数值类型:整数、浮点数 2.3 布尔值 2.4 日期时间 2.5类型转换 2.6 表达式 3 Python数据基本结构 4 控制流 4.1 顺承 4.2 判断 4.3 循环 4 Python函数 5 Python模块 python特点 简单、直观、强大 ...
这段代码的主要作用是使用python读取一个 Stata 数据文件并提取其变量标签。 importpandasaspd data=pd.io.stata.StataReader(r'D:\test.dta')datalable=data.variable_labels() 代码解释 1. 导入 pandas 库: importpandasaspd 2. 读取 Stata 数据文件: ...
SAS、R、Python、Matlab、SPSS和Stata都是用于数据处理和分析的统计分析软件。SAS:是使用最广泛的著名...
https://www.stata.com/python/api17/index.html 不论是从Stata里调用python,还是从python里调用stata,都无法实现stata和python的数据互通。为了实现stata和Python的数据互通,stata官方提供了名为sfi(Stata Function Interface)的包,可以在python中获得stata的数据。