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...
Stata在统计分析领域有着丰富的功能,可以进行大部分常见的统计分析,包括描述性统计、线性回归、方差分析和生存分析等。Stata还有强大的数据处理和数据管理功能,如数据清洗、变量转换和缺失值处理等。同时,Stata拥有丰富的专业包(packages),可以实现更复杂的分析,如面板数据、多层模型和结构方程模型等。 Python作为一种通用...
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 内核的环境...
Jupyter 目前已经成为最流行的DS数据平台,比Stata的do直观(多了),比 RMarkdown 简洁,优点多多。 本人一直在思考的一件事情,就是把Stata的结果展现在 Jupyter 中。这样,就可以利用Stata强大的计量建模,和Ju…
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 内核的环境中(例如:Jupyter Notebook 、Jupyter Lab 、Spyder 、PyCharm 、VScode 等)更加方便地调用 Stata 和 ...
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 ...
在你的Python脚本中,首先需要导入这两个库。如下所示: AI检测代码解析 # 导入pandas库,用于数据处理importpandasaspd# 导入pyreadstat库,用于读取Stata的.dta文件importpyreadstat 1. 2. 3. 4. 5. 步骤3: 打开Stata数据文件 假设你的Stata数据文件名为data.dta,我们可以通过pyreadstat库来读取这个文件。以下是...
设置Stata 的 Python 集成 pystacked至少需要 Stata 16(或更高版本)、Python 安装(3.8 或更高版本)和scikit-learn(0.24 或更高版本)。如果要使用ddml,则还应安装 Python。 StataCorp 在三个博客条目中提供了有关如何设置 Stata 的 Python 集成的详细说明:链接 1、链接 2、链接 3。
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。
Tushare是一个免费、开源的Python财经数据接口包，通过注册获取访问权限。结合Stata的Python API文档中的实例，掌握将数据从Python导入Stata的过程。使用Stata Function Interface（sfi）模块中的Data类，通过add、get、set和store方法，实现数据的读取、存储和管理。例如，导入Tushare获取的存款基准利率数据，存储...