Stata 中, gen 和 egen 是最常用的变量生成的命令,与之对应,replace 和 ereplace 则是最常用的取值替换的命令是。其中,gen 和 replace 的用法比较简单,ereplace 的多数用法与 egen 相同,这里主要介绍 egen …
gen mo=int((data-yr*10000)/100) ta yr, gen( yd) ta mo, gen( md) 假设你已经生成了所有需要的变量,现在最重要的就是保存好你的工作。使用的命令是save空格(文件名),replace。和前面介绍的一样,replace选项将更新你对数据库的修改,所以一定要小心使用。最好另存一个新的数据库,如果把原始库改了又变...
实际数据处理和分析工作中,除了使用Stata自身提供的gen和egen命令外,还经常需要结合Stata的其他命令和函数进行数据清洗和分析。结合Stata中的if条件语句、replace命令等,能够实现对数据进行非常精细的处理操作。 在实际的数据处理工作中,有可能会遇到数据缺失、异常值等问题,这就需要我们在使用gen和egen命令时更加谨慎和周...
在Stata中,基于多个条件创建新变量通常涉及使用egen或egenmore命令,或者更常见的generate(简写为gen)和replace命令结合条件语句(如if、else if、else)。这些命令允许你根据现有变量的值创建新的变量。 相关优势 灵活性:你可以根据任意数量的条件组合来创建新变量。 效率:Stata的命令结构使得处理大量数据变得相对容易。 可...
1.4 变量生成与替换 gen egen# gen和egen用于生成变量,gen是一对一生成,egen是一对多生成(比如max()值会赋值到每一行上)。如: gen test1 =2*price egen test2= max(price) replace用于变量的替换,如: replace test1 = test2in1/10 将test1的前10行数据替换为test2。其中的in在很多其他对行进行操作的命令中...
egen命令还可以通过使用内置的高级统计函数来进行更复杂的计算,例如回归、ANOVA和t检验等。 总结起来,Stata中的gen和egen命令是数据处理和创建新变量的重要工具。gen命令用于创建基于特定条件和计算公式的新变量,而egen命令用于进行更复杂的数据处理和生成统计指标。通过使用这两个命令,我们可以更好地理解和分析数据集,...
1. merge 命令：横向合并 在合并数据时，最常用的命令就是 merge，该命令会根据两个数据集中「至少一...
如果你需要使用通过原始变量派生出的新变量,那么就需要了解gen,egen和replace这三个命令。gen和replace常常在一起使用。它们的基本语法是gen (或replace)空格(变量名)=(表达式)。二者的不同之处在于gen是生成新变量,replace是重新定义旧变量。 虚拟变量是我们常常需要用到的一类派生变量。如果你需要生成的虚拟变量个数...
格式: egen wagemaxeduc=max (wage),by (educ) 如果我们需要替换某一变量,我们可以用的命令是“replace”。 格式: replace wagemax=wage replace wagemax=1 有时候我们在生成变量时可以加上一定条件,例如如果一个样本工资超过3,我们就定义它的变量wagehigh的取值为1,否则为0。
statastates, abbreviation(state2) nogen replace state_name = strproper(state_name) 18.使用 bysort 时,假设你有一个要排序的变量,但不是group by什么。此时,将此变量放在括号中: sysuse census, clear *保留每个区域内人口最少的州,因此按每个区域内的人口排序: ...