在Stata中,一对多和多对一合并的操作在本质上没有区别,都是使用merge命令来实现的。主要区别在于合并后数据集的结构和解释。一对多合并可能会导致结果数据集中出现重复的主数据集观测值,而多对一合并则可能将辅助数据集中的多个观测值合并成一个单一的值(例如,使用collapse或egen命令)。 4. Stata中实现一对多和多对...
merge m:m key_variable using datafile_2.dta 这将允许多个记录匹配多个记录。 多对一或一对多匹配🔄🔄 如果一个数据集中的键是唯一的,而另一个数据集中的键不是唯一的,可以使用: merge 1:m key_variable using datafile_2.dta 或者: merge m:1 key_variable using datafile_2.dta 更新匹配(Updating m...
Stata命令: merge 1:1 keyvariable(可以写1,2,3…等多个变量) using secondary_dataset.dta 在这个例子中,keyvariable是两个数据集中的共同键变量,secondary_dataset.dta是副数据集的文件名。(例:使用merge 1:1 Stkcd year using命令进行合并,其中Stkcd和year为关键变量。) 5.合并后生成新变量_merge,根据_merge...
合并后会产生一个_merge变量,其中_merge = 3表示两边都匹配上的记录,_merge = 1表示只在主数据集中存在,_merge = 2表示只在被合并数据集中存在。因此,加上nogen keep(3)命令可以只保留两边都匹配上的记录。🔄 合并类型:除了1:1合并,还有1:m(一对多)和m:1(多对一)合并。例如,公司和部门信息的合并通常...
数据合并可以分为横向合并与纵向合并,横向合并又可以分为1:1(一对一合并)、m:1(多对一合并)、1:m(一对多合并)、m:m(多对多合并),主要涉及的命令有merge和joinby。纵向合并主要涉及的命令是append。 横向合并:前提是主数据集和从数据集必须都有一个(或者多个)相同的关键变量,...
merge可以进行 1:1 (一对一匹配)、1:m (一对多匹配)、m:1 (多对一匹配)、以及 m:m (多对多)...
stata merge可以实现从两个不同的数据源中对应的记录的合并(merge),提供一个全面的把握数据的方式,支持两种形式的合并,其中一种是一对一合并(One-to-One Merge, 1:1 Merge),另一种是一对多合并(One-to-Many Merge, 1:M Merge)。 一、一对一合并(One-to-One Merge, 1:1 Merge) 一对一合并也称为完全...
stata数据合并一对多和多对一的区别是合并方式不一样。 merge横向精确合并 一般来说，用到stata进行数据合并，都应该是用1:1合并，这才能一一对应。
数据合并有四种方法,分别是一对一、一对多、多对一以及多对多。 第一种方法:一对一,一般适用于横截面样本。 代码:merge1:1varlist using filename[,options] 表格1 表格2 将表格1和表格2合并,以make为合并的中介,输入代码:merge1:1make using xx.dta ...