用stata做多个文件的合并
stata merge 新语法
stata merge 新语法Stata merge 新语法什么是 mergeMerge是在Stata中将两个数据集合并在一起的操作。
合并可以基于共有的一个或多个变量，将两个数据集中的观察值连接起来，使得我们可以更全面地分析数据。
为什么需要新语法在过去的Stata版本中，merge操作的语法较为繁琐，需要用到多个命令和选项。
为了简化这一步骤并提高用户的体验，Stata引入了新的merge语法。
新语法的特点新的merge语法使得合并更加直观和简单，主要有以下几个特点：1.一步到位：新的merge语法将多个操作步骤合并为一个命令，让合并变得更加简洁高效。
2.自动匹配：新的merge语法会自动根据共有的变量来匹配数据，不需要手动指定匹配方式。
3.可选项更丰富：新的merge语法还增加了一些额外的可选项，如合并后保留重复值、重命名重复变量等，提供了更灵活的合并方式。
新语法的语法格式新的merge语法的基本语法格式如下：merge 1:1 varname using filename [, options]其中：•varname表示要进行合并的变量，一般是共有变量。
•filename表示要合并的数据文件名。
•options表示可选项，比如保留重复值、重命名重复变量等。
示例以下是一个简单的示例，展示了如何使用新语法进行数据合并：// 导入第一个数据集import delimited using , clear// 导入第二个数据集import delimited using , clear// 进行数据合并merge 1:1 id using在这个示例中，我们首先导入了两个数据集和。
然后使用merge 命令将这两个数据集按照id变量进行合并。
注意事项在使用新的merge语法时，需要注意以下几点：1.数据集必须排序：merge操作要求数据集必须按照合并变量进行排序，否则将无法正确匹配。
2.变量名称要一致：merge操作还要求要合并的变量在两个数据集中具有相同的名称和类型。
statamerge用法
statamerge用法Statamerge是Stata软件中一个非常强大的命令，它用于将多个数据集合并为一个数据集。
在实际数据分析工作中，我们通常会面临需要合并多个数据集的情况，这时Statamerge可以帮助我们快速且准确地完成数据合并的工作。
下面将详细介绍Statamerge的用法。
Statamerge的基本语法如下：```merge 1:1 varlist using filename [, options]```其中，`merge`是合并命令。
`1:1`表示按照一些或几个变量将两个数据集合并在一起。
`varlist`是用于对应合并的变量，变量名之间用空格分隔。
`using filename`是表示要合并的数据集文件名。
`options`是一些可选项，用于控制合并的方式和结果。
Statamerge的用法可以分为以下几个方面：1.合并方式：-`1:1`：表示按照一些或几个变量进行一对一合并。
这意味着两个数据集中对应的变量需要有完全匹配才能进行合并。
- `many:1`：表示按照一些或几个变量进行一对多合并。
这意味着两个数据集中的变量在一些位置上可能存在多个匹配，这时需要选择其中的一项进行合并。
2.合并结果选项：- `keep`：保留合并后的数据集中的全部变量。
- `drop`：只保留合并后的数据集中的匹配的变量，剔除其他的变量。
- `replace`：用于在合并后的数据集中替换已有的变量。
- `add`：用于在合并后的数据集中添加新的变量。
3.合并操作目标数据集：- `master`：表示目标数据集作为主数据集，将要合并的数据集与之合并。
- `using`：表示要合并的数据集。
4.合并操作内容：- `varlist`：表示要对应合并的变量列表，变量名之间用空格分隔。
变量名必须在目标数据集和要合并的数据集中完全匹配。
除了基本语法外，Statamerge还提供了一些其他的选项和命令，用于控制合并的方式和结果。
stata处理数据步骤 -回复
stata处理数据步骤-回复Stata是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学研究、经济学、生物统计等领域。
它提供了一个强大的数据管理和分析平台，能够帮助研究人员快速、准确地处理和分析数据。
在本文中，我们将一步一步回答如何使用Stata进行数据处理的步骤。
第一步：导入数据在Stata中，要导入数据，可以选择多种文件格式，如Excel、CSV、SPSS 等。
将数据导入Stata的方法有很多种，其中最常用的方法是使用"import"命令。
以下是导入数据的基本步骤：1. 打开Stata软件，并新建一个.do文件（扩展名为.do，用于保存数据处理的步骤）。
2. 在.do文件中输入以下命令来导入数据：import excel using "文件路径\文件名.xlsx", sheet("工作表名称")这里，"文件路径"是指数据文件的保存路径，"文件名.xlsx"是数据文件的文件名，"工作表名称"是数据文件中的工作表名称。
如果数据文件是CSV 格式，则将命令中的"excel"改为"csv"。
3. 运行该.do文件，Stata将加载数据文件并将其存储在工作区中。
可以使用以下命令查看导入的数据：browse这个命令可以在Stata界面中显示数据文件的前几行。
第二步：查看数据在导入数据后，我们需要查看数据的结构和内容，以便于后续的数据清理和分析。
以下是查看数据的几种基本方法：1. 使用"describe"命令来查看数据的基本信息，包括变量的名称、类型和标签等：describe2. 使用"browse"命令来查看数据文件的前几行，以了解数据的内容：browse3. 使用"list"命令来查看数据文件的全部内容，以便于查找和筛选数据：list第三步：数据清理在对数据进行分析之前，我们通常需要进行数据清理，以确保数据的一致性和准确性。
stata中merge类型
Stata中的合并类型在Stata中，合并（merge）是指将两个数据集根据某一共同变量进行合并的操作。
合并类型是指按照共同变量匹配的不同方式，包括内连接、左连接、右连接和外连接。
不同的合并类型在数据分析中具有不同的应用场景和效果。
以下将对Stata中的合并类型进行介绍和讨论。
一、内连接（inner join）内连接是指将两个数据集中共同拥有的变量进行匹配，并将匹配成功的观测值合并在一起。
在Stata中，可以使用命令“merge 1:1”的方式进行内连接的操作。
内连接保留了两个数据集中共同部分的数据，丢弃了不匹配的观测值。
内连接通常用于合并两个具有相同键值的数据集，以便进行进一步的分析和处理。
二、左连接（left outer join）左连接是指将第一个数据集中的所有观测值都保留下来，并将第二个数据集中与第一个数据集匹配成功的观测值合并在一起。
在Stata中，可以使用命令“merge 1:1”并指定“using _merge(1) _merge(2)”进行左连接的操作。
左连接保留了第一个数据集的所有观测值，对于第二个数据集中不匹配的观测值用缺失值表示。
左连接常用于保留一个数据集的全部信息，并根据另一个数据集的情况进行补充。
三、右连接（right outer join）右连接是指将第二个数据集中的所有观测值都保留下来，并将第一个数据集中与第二个数据集匹配成功的观测值合并在一起。
在Stata中，可以使用命令“merge 1:1”并指定“using _merge(1) _merge(2)”进行右连接的操作。
右连接保留了第二个数据集的所有观测值，对于第一个数据集中不匹配的观测值用缺失值表示。
右连接常用于保留一个数据集的全部信息，并根据另一个数据集的情况进行补充。
四、外连接（full outer join）外连接是指将两个数据集中的所有观测值都保留下来，并将匹配成功的观测值合并在一起。
在Stata中，可以使用命令“merge 1:1”并指定“using _merge(3) _merge(1) _merge(2)”进行外连接的操作。
【推荐】stata合并数据范例word版本 (16页)
set more off
merge m:n Stkcd Accper using "C:\Users\Administrator\Desktop\财务数据（国泰安）\lrb合并.dta"
drop _m
sort Stkcd Accper
save 合并数据,replace
匹配结果，如下：
篇三：stata回归分析完整步骤-吐血推荐
xpose
数据转置
xpose, clear
*---将mydata拆分成女生数据集female---
. use mydata, clear?
. keep if gender==0?
. save female, replace?
*---将mydata拆分成男生数据集male---
. use mydata, clear?
save xjllb合并,replace
合并结果，如图：
数据超过了65536，数据合并成功。
当需要合并的文件比较多时，特别是成千上百时，将文件名一一复制中程序中会比较麻烦，这时我们要用到logout，先将文件全放在一个文件夹中，再将文件名输出到excel或word中，再将所有文件名复制到程序即可。例子如下： set more off
. drop if gender==0?
. save male, replace
?将女生数据集female.dta和男生数据集 male.dta合并为新的数据集mydata1 原始数据同上。
stata数据合并没有匹配到的
数据合并是数据分析中常见的操作，而在使用Stata进行数据合并时，有时候会遇到没有匹配到的情况。
在这篇文章中，我们将探讨Stata中数据合并没有匹配到的情况，并提供一些解决这一问题的方法。
1. 数据合并的基本原理数据合并是将两个或多个数据集按照某一共同的变量进行连接，以便进行更全面的数据分析。
在Stata中，常见的数据合并操作包括merge命令和append命令。
2. merge命令和append命令的区别merge命令用于将两个数据集按照某一共同的变量进行合并，其中一个数据集中的观测值在另一个数据集中必须有相对应的匹配观测值。
而append命令则是将两个数据集合并在一起，不检查是否有匹配的观测值。
3. 数据合并没有匹配到的情况在进行数据合并时，有时会遇到一个数据集中的观测值在另一个数据集中没有对应的匹配观测值的情况。
这种情况下，Stata会将没有匹配到的观测值标记为missing值。
4. 处理数据合并没有匹配到的方法在Stata中，可以通过一些方法来处理数据合并没有匹配到的情况，以保证数据合并的完整性和准确性。
4.1 使用merge命令的选项在使用merge命令进行数据合并时，可以通过使用选项来处理数据合并没有匹配到的情况。
常见的选项包括keep和nogenerate。
使用keep选项可以保留主数据集中没有匹配到的观测值，而使用nogenerate选项可以防止Stata生成missing值。
4.2 使用append命令的选项在使用append命令进行数据合并时，可以通过使用选项来处理数据合并没有匹配到的情况。
常见的选项包括force和replace。
使用force选项可以强制合并数据集，而使用replace选项可以替换已有的观测值。
5. 典型案例分析我们将通过一个典型的案例来演示如何处理数据合并没有匹配到的情况。
假设我们有两个数据集，一个包含了员工的基本信息，另一个包含了员工的薪资信息。
我们要将这两个数据集按照员工的编号进行合并。
stata合并文本
stata合并文本
在Stata中合并文本，可以使用以下命令：
假设你有一个名为"file1.txt"的文本文件，你想要将其内容合并到另一个名为"file2.txt"的文本文件中，可以使用以下命令：
append using file2.txt
这个命令将会把"file1.txt"的内容追加到"file2.txt "的末尾。
如果你想要将多个文本文件合并成一个单独的文件，可以使用循环语句来逐个读取每个文件并将其内容追加到目标文件中。
例如：
forvalues i=1/5 { append using "filei.txt" }
这个循环语句将会依次读取名为"file1.txt"、"file2. txt"、"file3.txt"、"file4.txt"和"file5.txt"的文件，并将它们的内容追加到目标文件中。
请注意，合并文本文件时，需要确保所有文件都具有相同的格式和编码方式，否则可能会出现错误或乱码。
Stata数据集合并文档说明书
Title append—Append datasetsDescription Quick start Menu SyntaxOptions Remarks and examples Reference Also seeDescriptionappend appends Stata-format datasets stored on disk to the end of the dataset in memory.If any filename is specified without an extension,.dta is assumed.Stata can also join observations from two datasets into one;see[D]merge.See[U]23Combining datasets for a comparison of append,merge,and joinby.Quick startAppend mydata2.dta to mydata1.dta with no data in memoryappend using mydata1mydata2Same as above,but with mydata1.dta in memoryappend using mydata2Same as above,and generate newv to indicate source datasetappend using mydata2,generate(newv)Same as above,but do not copy value labels or notes from mydata2.dtaappend using mydata2,generate(newv)nolabel nonotesOnly keep v1,v2,and v3from mydata2.dtaappend using mydata2,keep(v1v2v3)MenuData>Combine datasets>Append datasets12append—Append datasets Syntaxappend usingfilenamefilename...,optionsYou may enclosefilename in double quotes and must do so iffilename contains blanks or other special characters.options Descriptiongenerate(newvar)newvar marks source of resulting observationskeep(varlist)keep specified variables from appending dataset(s)nolabel do not copy value-label definitions from dataset(s)on disknonotes do not copy notes from dataset(s)on diskforce append string to numeric or numeric to string without errorOptionsgenerate(newvar)specifies the name of a variable to be created that will mark the source of observations.Observations from the master dataset(the data in memory before the append command)will contain0for this variable.Observations from thefirst using dataset will contain1 for this variable;observations from the second using dataset will contain2for this variable;and so on.keep(varlist)specifies the variables to be kept from the using dataset.If keep()is not specified, all variables are kept.The varlist in keep(varlist)differs from standard Stata varlists in two ways:variable names in varlist may not be abbreviated,except by the use of wildcard characters,and you may not refer to a range of variables,such as price-weight.nolabel prevents Stata from copying the value-label definitions from the disk dataset into the dataset in memory.Even if you do not specify this option,label definitions from the disk dataset never replace definitions already in memory.nonotes prevents notes in the using dataset from being incorporated into the result.The default is to incorporate notes from the using dataset that do not already appear in the master data.force allows string variables to be appended to numeric variables and vice versa,resulting in missing values from the using dataset.If omitted,append issues an error message;if specified,append issues a warning message.Remarks and examples The disk dataset must be a Stata-format dataset;that is,it must have been created by save(see[D]save).Example1We have two datasets stored on disk that we want to combine.Thefirst dataset,called even.dta, contains the sixth through eighth positive even numbers.The second dataset,called odd.dta,contains thefirstfive positive odd numbers.The datasets areappend—Append datasets3 .use even(6th through8th even numbers).listnumber even1.6122.7143.816.use odd(First five odd numbers).listnumber odd1.112.233.354.475.59We will append the even data to the end of the odd data.Because the odd data are already in memory(we just use d them above),we type append using even.The result is .append using even.listnumber odd even1.11.2.23.3.35.4.47.5.59.6.6.127.7.148.8.16Because the number variable is in both datasets,the variable was extended with the new data from thefile even.dta.Because there is no variable called odd in the new data,the additional observations on odd were forward-filled with missing(.).Because there is no variable called even in the original data,thefirst observations on even were back-filled with missing.4append—Append datasetsExample2The order of variables in the two datasets is irrelevant.Stata always appends variables by name: .use https:///data/r18/odd1(First five odd numbers).describeContains data from https:///data/r18/odd1.dtaObservations:5First five odd numbersVariables:29Jan202208:41Variable Storage Display Valuename type format label Variable labelodd float%9.0g Odd numbersnumber float%9.0gSorted by:number.describe using https:///data/r18/evenContains data6th through8th even numbersObservations:39Jan202208:43Variables:2Variable Storage Display Valuename type format label Variable labelnumber byte%9.0geven float%9.0g Even numbersSorted by:number.append using https:///data/r18/even.listodd number even1.11.2.32.3.53.4.74.5.95.6..6127..7148..816The results are the same as those in thefirst example.When Stata appends two datasets,the definitions of the dataset in memory,called the master dataset,override the definitions of the dataset on disk,called the using dataset.This extends to value labels,variable labels,characteristics,and date–time stamps.If there are conflicts in numeric storage types,the more precise storage type will be used regardless of whether this storage type was in the master dataset or the using dataset.If a variable is stored as a string in one dataset that is longer than in the other,the longer str#storage type will prevail.If a variable is stored as a strL in one dataset and a str#in another dataset,the strL storage type will prevail.append—Append datasets5 T echnical noteIf a variable is a string in one dataset and numeric in the other,Stata issues an error message unless the force option is specified.If force is specified,Stata issues a warning message before appending the data.If the using dataset contains the string variable,the combined dataset will have numeric missing values for the appended data on this variable;the contents of the string variable in the using dataset are ignored.If the using dataset contains the numeric variable,the combined dataset will have empty strings for the appended data on this variable;the contents of the numeric variable in the using dataset are ignored.Example3Because Stata hasfive numeric variable types—byte,int,long,float,and double—you may attempt to append datasets containing variables with the same name but of different numeric types; see[U]12.2.2Numeric storage types.Let’s describe the datasets in the example above:.describe using https:///data/r18/oddContains data First five odd numbersObservations:59Jan202208:50Variables:2Variable Storage Display Valuename type format label Variable labelnumber float%9.0godd float%9.0g Odd numbersSorted by:.describe using https:///data/r18/evenContains data6th through8th even numbersObservations:39Jan202208:43Variables:2Variable Storage Display Valuename type format label Variable labelnumber byte%9.0geven float%9.0g Even numbersSorted by:number.describe using https:///data/r18/oddevenContains data First five odd numbersObservations:89Jan202208:53Variables:3Variable Storage Display Valuename type format label Variable labelnumber float%9.0godd float%9.0g Odd numberseven float%9.0g Even numbersSorted by:6append—Append datasetsThe number variable was stored as a float in odd.dta but as a byte in even.dta.Because float is the more precise storage type,the resulting dataset,oddeven.dta,had number stored as a float.Had we instead appended odd.dta to even.dta,number would still have been stored as a float:.use https:///data/r18/even,clear(6th through8th even numbers).append using https:///data/r18/odd(variable number was byte,now float to accommodate using data’s values).describeContains data from https:///data/r18/even.dtaObservations:86th through8th even numbersVariables:39Jan202208:43Variable Storage Display Valuename type format label Variable labelnumber float%9.0geven float%9.0g Even numbersodd float%9.0g Odd numbersSorted by:Note:Dataset has changed since last saved.Example4Suppose that we have a dataset in memory containing the variable educ,and we have previously given a label variable educ"Education Level"command so that the variable label associated with educ is“Education Level”.We now append a dataset called newdata.dta,which also contains a variable named educ,except that its variable label is“Ed.Lev”.After appending the two datasets, the educ variable is still labeled“Education Level”.See[U]12.6.2Variable labels.Example5Assume that the values of the educ variable are labeled with a value label named educlbl.Further assume that in newdata.dta,the values of educ are also labeled by a value label named educlbl. Thus there is one definition of educlbl in memory and another(although perhaps equivalent)definition in newdata.dta.When you append the new data,you will see the following:.append using newdatalabel educlbl already definedIf one label in memory and another on disk have the same name,append warns you of the problem and sticks with the definition currently in memory,ignoring the definition in the diskfile.append—Append datasets7T echnical noteWhen you append two datasets that both contain definitions of the same value label,the codings may not be equivalent.That is why Stata warns you with a message like“label educlbl already defined”.If you do not know that the two value labels are equivalent,you should convert the value-labeled variables into string variables,append the data,and then construct a new coding.decode and encode make this easy:.use newdata,clear.decode educ,gen(edstr).drop educ.save newdata,replace.use basedata.decode educ,gen(edstr).drop educ.append using newdata.encode edstr,gen(educ).drop edstrSee[D]encode.You can specify the nolabel option to force append to ignore all the value-label definitions in the incomingfile,whether or not there is a conflict.In practice,you will probably never want to do this.Example6Suppose that we have several datasets containing the populations of counties in various states.We can use append to combine these datasets all at once and use the generate()option to create a variable identifying from which dataset each observation originally came..use https:///data/r18/capop.listcounty pop1.Los Angeles98785542.Orange29970333.Ventura798364.append using https:///data/r18/ilpop>https:///data/r18/txpop,generate(state).label define statelab0"CA"1"IL"2"TX".label values state statelab8append —Append datasets.listcountypopstate1.Los Angeles9878554CA 2.Orange 2997033CA 3.Ventura798364CA 4.Cook 5285107IL 5.DeKalb103729IL 6.Will 673586IL 7.Brazos 152415TX 8.Johnson 149797TX 9.Harris4011475TXVideo exampleHow to append files into a single datasetReferenceChatfield,M. D.2015.precombine:A command to examine n >=2datasets before combining .Stata Journal 15:607–626.Also see[D ]cross —Form every pairwise combination of two datasets [D ]joinby —Form all pairwise combinations within groups [D ]merge —Merge datasets [D ]save —Save Stata dataset [D ]use —Load Stata dataset [U ]23Combining datasetsStata,Stata Press,and Mata are registered trademarks of StataCorp LLC.Stata and Stata Press are registered trademarks with the World Intellectual Property Organization of the United Nations.Other brand and product names are registered trademarks ortrademarks of their respective companies.Copyright c1985–2023StataCorp LLC,College Station,TX,USA.All rights reserved.®。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
用Stata做多个文件的合并
在我们写论文处理数据时，通常会遇到我们需要的数据从国泰安中下载下来，会因为我们的数据超过excel的最大65536行的行数限制，而被分为两个或几个表，这时，我们需要对表进行纵向的合并，需要用到append命令；当我们需要从国泰安中下载的变量的数据在不同的板块，也就造成数据会出现在不同的表中，这时，我们需要横向合并各个表，当数据不能一一对应时，是不能通过复制粘贴将数据复制到一张表中，这时需要用merge命令。
下面通过一些例子进行说明：
1、纵向合并
比如:我们从国泰安中公司研究系列—CSMAR 中国上市公司财务报表数据库—现金流量表中下载2002到2012年的现金流量表，下载下来发现数据因为太多分为了两个表，这时，我们需要纵向合并这两个表，先分别将两个现金流量表读入到Stata中存为.dta文件，再放到同一文件夹中，最后进行合并。
如下：set more off
cd C:\Users\Administrator\Desktop\财务数据（国泰安）
use C:\Users\Administrator\Desktop\财务数据（国泰安）\xjllb 改.dta ,clear
#delimit ;
append using
xjllb改1;
sort Stkcd Accper
save xjllb合并,replace
合并结果，如图：
数据超过了65536，数据合并成功。
当需要合并的文件比较多时，特别是成千上百时，将文件名一一复制中程序中会比较麻烦，这时我们要用到logout，先将文件全放在一个文件夹中，再将文件名输出到excel或word中，再将所有文件名复制到程序即可。
例子如下：set more off
cd C:\Users\Administrator\Desktop\财务数据\2002-2012
logout,replace save(myfile) excel word :dir
use 2002.dta ,clear
#delimit ;
append using
2003.dta
2004.dta
2005.dta
2006.dta
2007.dta
2008.dta
2009.dta
2010.dta
2011.dta
2012.dta;
save 社保,replace;
logout出的文件名如下：
将文件名复制到程序中即可
2、横向合并
比如：我们需要2002-2012年利润表和资产负债表的数据，先从国泰安中下载2002-2012年利润表和资产负债表的数据，数据也分别在两个表中，先纵向合并，存为lrb合并.dta和zcfzb合并.dta，接下来做横向合并，如下：
use "C:\Users\Administrator\Desktop\财务数据（国泰安）\lrb合并.dta",clear
use "C:\Users\Administrator\Desktop\财务数据（国泰安）\zcfzb合并.dta",clear
cd "C:\Users\Administrator\Desktop\财务数据（国泰安）"
merge m:n Stkcd Accper using "C:\Users\Administrator\Desktop\财务数据（国泰安）\lrb合并.dta"
drop _m
sort Stkcd Accper
save 合并数据,replace
匹配结果，如下：
（注：专业文档是经验性极强的领域，无法思考和涵盖全面，素材和资料部分来自网络，供参考。
可复制、编制，期待你的好评与关注）。