merge命令有几种不同的选项,常见的有1:1合并、m:1合并和m:n合并。下面将分别介绍这几种合并方式的用法。 1. 1:1合并 当两个数据集有一个公共的唯一标识变量时,可以使用1:1合并。具体的操作步骤如下: 1.打开Stata软件,在命令窗口中输入以下命令打开第一个数据集: ``` stata use "dataset1.dta" ``` ...
use merge_m.dta,clear merge 1:1 date using merge_u,update replace 2、多对一合并[m:1]和一对多合并[1:m] 比如:merge_m和merge_u要依据A、B变量合并,而merge_m数据中有A变量和B变量,merge_u中只有A变量没有B变量,多对一(m:1)合并方法如下: use merge_m.dta,clear merge m:1 A using merge...
"1:1"表示当"varname"变量值在两个数据集中相同时才进行合并。"using dataset"指定要合并的第二个数据集。 2. Many-to-one merge: merge m:1 varname using dataset, options 这将按照"varname"变量在两个数据集中的值进行合并,并将结果存储在当前数据集中。"m:1"表示一个数据集的每个观察值(m)都会与...
一对一合并 [1:1] 多对一合并 [m:1] 一对多合并 [1:m] 纵向合并:追加样本 (append命令) 01 横向合并:增加变量(merge) 一对一合并 [1:1] //调入待合并的Excel数据并保存为dta数据格式import excelusingdata1.xlsx,clear firstrow browse save data1.dta,replace import excelusingdata2.xlsx,clear first...
"1:1"表示两个数据集中的观测是一一对应的,而"m:1"表示一个数据集中的多个观测对应另一个数据集中的一个观测。 如果我们要根据"ID"变量将"dataset1"和"dataset2"进行合并,可以使用以下命令: ``` merge 1:1 ID using dataset2 ``` merge命令还提供了一些可选参数,用于处理合并时的重复观测、缺失值等...
在Stata中,数据合并是通过两个关键命令实现的,即merge和append。当你需要横向合并数据时,merge命令是你的得力助手。它根据特定变量将两个数据集合并,分为几种情况:1:1匹配(两个数据集中变量值唯一)、m:1或1:m(一个数据集中变量值唯一,另一个不唯一)以及m:n(两个数据集中变量值都可能不...
Stata中,有三种主要的合并类型:一对一合并、一对多合并和多对一合并。以下示例演示了如何进行一对一合并。 merge 1:1 common_variable using data2 在上述命令中,`1:1`表示一对一合并。`common_variable`是要合并的共同变量名称,`data2`是第二个数据集的名称。 如果要进行一对多合并,可以使用`merge 1:m`命令...
drop _m 可以看到,直接使用merge m:m进行多对多合并时,第一,并不是1.dta的观测值分别对应2.dta的每一条观测值;第二,当某个文件的观测值少时,将会以该文件中的最后一条观测值对另一个文件中的观测值进行合并,如上图第4、5行。那么怎么得到我们想要的结果呢?
2、通过关键变量进行多对1率合并:merge m:1 varlist using filename。3、通过关键变量进行1对多率合并:merge 1:m varlist using filename。append命令:如果需要实现数据率的纵向合并,我们使用append命令。append的语句格式如下:append using filename [filename ...] [, options]。Stata文件横向...
1、合并与joinby merge命令是Stata最常用的命令之一,只要匹配键在某个数据集(即merge 1:1、1:m或m:1的情况)中是唯一的,它就可以正常工作。 然而,当匹配变量在两个数据集中都包含重复的数据时,Stata会给出一个错误消息,表示关键变量不能唯一地标识主数据集或使用数据集中的观察结果。