Stata:如何快速合并 3500 个无规则命名的数据文件

🎦 效率分析 · 进阶 最新模型和工具
📅 2021 年 11 月 13-14;20-21 日
🔑 张宁教授 (山东大学);杜克锐副教授 (厦门大学)
🍓 课程主页https://gitee.com/lianxh/TE

实现经济增长的途径主要有两个:一是增加投入,二是提高效率。后者不仅能增加经济总量,还能提升经济质量。因此,效率分析是经济学研究中的核心。

显然,若想发表高水平的论文,就必须紧跟前沿,引领趋势,这正是本期「效率分析·进阶班」课程的主旨。

张宁教授在环境效率和非期望产出领域学者中排名第二,他在 Science, Nature, Cell 和 Lancet 上均有发表。杜克锐副教授已在 SSC 发布了十余个 Stata 命令,有三篇论文发表于 Stata Journal,获得 2020 年 Stata 中国用户奖。

课程包括参数方法和非参数方法两个部分:

  • 参数方法主要包括参数线性规划(Parametric LP)、计量经济方法和随机前沿方法(SFA)三大方法。
  • 非参数方法,即 DEA 方法,主要包括 DDF, NDDF 和 SBM 等模型。


重要福利: 本课程所涉及的参数和非参数效率模型,老师们都将会提供封装后的 Stata 估计命令,只需几条简单的命令即可实现最新的模型。老师们也会分享编写过程心得,让大家有能力对这些封装程序进行修改和扩展。

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作者:连玉君 (中山大学)
E-Mail: arlionn@163.com


目录

  • 数据合并专题

  • 1. 问题背景

  • 2. 解决思路

  • 3. 采用循环语句将 turnover 变量转换为数值变量

  • 4. 合并 3500 个数据文件


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数据合并专题

  • 专题:Stata入门
    • Stata小白系列之二:数据拆分与合并
  • 专题:数据处理
    • Stata:数据合并与匹配-merge-reclink
    • Stata: 如何快速合并 3500 个无规则命名的数据文件?
    • multimport : 一次性导入并合并多个文件

1. 问题背景

  • (1) 在 idata 文件夹下存放了 3500 个个股日交易资料的 .dta 数据文件。这些文件采用公司代码命名,因此,并不连续(参见 图 1);
  • (2) 任务:(a) 部分文件中的 turnover 变量是文字型变量,需要使用 destring 命令将其转换为数值变量;(b) 将这 3500 个数据文件纵向合并起来 (append);
  • (3) 使用 forvalues 语句无法奏效,因为文件名对应的数字不连续;
图1:待处理的 3500 个文件 (部分显示)

2. 解决思路

  • (1) 使用 foreach 语句对无规则的文件名进行循环处理;
  • (2a) 难点: 如何提取文件名到一个暂元或变量中?
  • (2b) 对策: 使用 dir 命令以及暂元的高级功能,将 dir 查询到的文件名存放到一个暂元 s中,随后在循环语句中从 s 暂元中提取文件名;
  • (3) 关键命令: 提取特定文件夹下的所有文件的名称到一个暂元 s 中,可以使用如下语句(详情参见 help macro,以及 help extended_fcn):
  local s: dir "D:\data\idata'"  files "*.dta",  respectcase
  • 命令含义:
图2:暂元高级功能释义

执行如下语句可以在屏幕上呈现暂元 s 中存放的内容,如 图 3 所示:

. local s: dir "D:\data\idata'"  files "*.dta",  respectcase. dis `"`s'"'

)

3. 采用循环语句将 turnover 变量转换为数值变量

global d "D:\data\idata"cd "$d"local s: dir "`d'"  files "*.dta",  respectcaseforeach i  in `s' {  use "`i'", clear  dis in red "ID = `i'"  //可以不要,只是为了标示公司代码  destring turnover, replace force    qui save "`i'", replace   dis "." _c     //屏幕打点,纯属娱乐}

4. 合并 3500 个数据文件

4.1 方法1:使用 foreach 语句

使用 append 命令可以合并纵向合并文件中的 3500 个文件,但有一个棘手的问题:使用 append 命令时,必须先将第一份数据调入内存,然后将剩余的 3499 份文件追加到这份文件的尾部。

然而,我们的数据文件名称是没有特定规则的,这就需要采用一种自动提取文件名的机制。此时,可以使用 gettokentokenize 命令对暂元 s 进行切割,其包含的第一个单词就是第一个文件的名称。这里以 gettoken 为例进行说明。

gettoken 的用法
  local a "Jack Rose Make Love"  gettoken s1 s2: a, parse(" ")  dis "`s1'"  dis "`s2'"

结果如下:

.   dis "`s1'"Jack

.   dis "`s2'" Rose Make Love

可见,gettoken 的作用是将暂元 a 的内容按照我们的要求以空格 (parse(" ") 的作用) 为切割点,分成两部分,第一空格之前的部分存入暂元 s1,剩余部分存入暂元 s2

合并数据的命令
* 4.1 方法1:使用 foreach 语句  local s: dir "$d"  files "*.dta",  respectcase  gettoken f1 frest: s, parse(" ")  dis "`f1'"        //第一个文件的名称  dis `"`frest'"'   //其他文件的名称

  use "`f1'", clear  foreach i of local frest {    append using `i'  }    save "D:\data\idata_all01.dta", replace //保存合并后的数据

4.2 方法2:使用外部命令 openall

若使用外部命令 openall,则上述繁杂的处理过程会简化成一条极其简洁的语句:

  cd "D:\data\idata"  // 将要合并该文件夹下的所有文件  openall *           // 纵向合并当前工作路径下的所有文件  save "D:\data\idata_all02.dta", replace //保存合并后的数据

可以使用如下命令安装外部命令 openall

ssc install openall, replace

详细语法格式参见:help openall

有兴趣的话,你可以对比一下上述两份最终文件是否有差异。

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