在Stata中,merge 1:1命令用于根据一个或多个关键变量(key variables)将两个数据集进行一对一(1:1)合并。这种合并方式要求两个数据集中用于合并的关键变量值必须完全匹配,才能成功合并对应的观测值。以下是对merge 1:1命令的详细解答,包括其用途、语法、操作步骤以及示例代码。 1. 理解merge 1:1命令的用途和语法...
merge 1:1 date using merge_u,gen(m1) 1.2 仅合并部分数据 use merge_m.dta,clear merge 1:1 date using merge_u,keepusing(a) ///在合并时只将a变量加入 1.3 更新主数据中的数值 主数据和调用数据中有相同变量,但取值不同 (1)若为缺漏值 use merge_m.dta,clear merge 1:1 date using merge_u...
merge 1:1 _n using filename [, options]具体实例和操作请参见连享会推文：Stata：数据合并与匹配-m...
merge m:1 var学号 using "D:\桌面文件\新数据集(2).dta" //与新数据集(2)进行合并 以上结果中2个观测值在master源数据集和using数据集(2)中有匹配项,_merge==3合并成功。另外1个观测值在master源数据集中有,但在using数据集(2)中没有匹配项,_merge==1未匹配成功,未匹配成功观测值会用默认为缺失值....
merge命令：merge和 append 都是stata自带的数据处理命令，为了了解命令的使用，我们可以使用help命令，通过帮助命令我们可以观察到如下语句格式：1、通过关键变量进行1对1率合并：merge 1:1 varlist using filename。2、通过关键变量进行多对1率合并：merge m:1 varlist using filename。3、通过...
求大神,stata里merge命令,在什么数据情况下用merge 1:1,什么情况下用merge m m:1 表示keyword在using文件中必须是唯一没有重复的的 1:m 表示keywords在master文件中必须是唯一没有重复的 你需要先在主文件中 duplicates drop id year,force 后在merge
1. 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,所以,非一一对应的合并我就不说了。免得混乱。 一般来说,善用生成的 _merge 变量来删除不要的匹配,再加上知道下面的几种情况怎么匹配,基本上已经够用了。 (merge的用于匹
merge命令注意事项:两个数据必须有至少一个共同变量;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)匹配,但不建议使用m:m(多对多)匹配,因为这样容易造成数据的混乱;在using d2.dta后,可以通过keepusing()指定合并变量。如,可以在后面加上keepusing(weight)来限定只...
1. 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,所以,非一一对应的合并我就不说了。免得混乱。 一般来说,善用生成的 _merge 变量来删除不要的匹配,再加上知道下面的几种情况怎么匹配,基本上已经够用了。
reshape wide var1 var2,i(country year) j(series) string## 长数据转宽数据 改变数据的label: rename x1 X1##将变量x1 重新命名为X1 数据合并: merge 1:1 use "XX.dta"merge 1:1 var1 using "XX.dta"drop _megresave "new.dta" 2. merge 1:m : use "XX.dta" merge 1:m var1 using ...