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1、第三讲数据管理字符变量的处理字符变量转换为数值变量数值变量转换为字符变量字符变量的分解重要的字符处理函数字符变量转换为数值变量1从文本文档中读入的数值变量可能以字符变量的方式存储变量中可能包含了特殊符号，如金额`$‘、逗号`,’、斜线`/‘、百分比`%’、破折号`-‘等字符变量转换为数值变量2数值观测偶尔误存为字符观测：destring例：destringyeardatesizelev,replaceignore("-/,%“)例：destringcode,gen(code2)ignore(“-/,%“)字符变量
2、转换为数值变量3如果没有特殊符号：real()例：gencode2=real(code)字符变量转换为数值变量4数值观测全部存为字符观测：encode例：encodecode,gen(code2)该命令自动产生“数字-文字对应表”，命令labelbook查看数值变量转换为字符变量1命令：tostring例：tostringyearmonthday,replace例：tostringyear,gen(year2)数值变量转换为字符变量2函数：string()例：genyear2=string(year)字符变量的分
3、解与合成分解命令：splitxxx,parse(x)例：splitdate,parse(-)合成：+例：gena=b+c例：di“Iam”+“ateacher”重要的字符处理函数求助：helpfunction最重要：substr()例：genyear=substr(date,1,4)注意：每个英文字母占一位，但每个中文字符占两位字符匹配函数：strmatch()例：gena=strmatch(ind,“C”)变量创建的技巧_n与_N虚拟变量的产生交互项的产生egen命令_n与_N_n：样本序号变量，是一个变量，内
4、容为1,2,3,...,n_N：样本数指标，是一个单值，内容为样本数_n是一个永远存在，但却不能list出来的特殊变量_n的取值会随样本排序的变化而变化产生滞后项：genlagsales=sales[_n-1]产生前导项：genlagsales=sales[_n+1]产生最后一项：genmsales=sales[_N]差分：gendsales=sales-sales[_n-1]增长率：gengsales=(sales-sales[_n-1])/sales[_n-1]表示是否为第一/最后一项：if_n==1/if_
5、N==1时间序列/面板数据的滞后项、差分、增长率tssetcodeyeargenlagsales=l.salesgendsales=d.salesgengsales=d.sales/l.sales其他：f.salesl2.salesf2.salesd2.sales分组进行：bysortind:gena=_nbysortind:keepif_n==1bysortind:keepif_N==1虚拟变量的产生使用-generate-和-replace-产生虚拟变量genhsize=1ifsize>1000000&siz
6、e<.replacehsize=0ifsize<=1000000基于类别变量生成虚拟变量tabrace,gen(dum_)xii.racexii.race,prefix(dum_)xii.race,prefix(dum_)noomit因子变量默认对照组：regwagei.race设置对照组：regwageib3.race等分样本：group(num)例：geng_inc=group(5)条件函数：cond(s,a,b,c)例：genx=cond(age>50,1,0,.)交互项的产生基本方法：generate例：
7、genjh=state*size因子变量的应用：i.c.###（helpfvvarlist）regroastatelevsizeregroastatelevsizec.lev#c.size(regroastatec.lev##c.size)regroastatelevi.state#c.levsize(regroai.state##c.levsize)regroastatelevnsizec.lev#i.nsizeegen命令egen与gen的差异gens1=sum(sales)累加egens2=sum(sale
8、s)总体加总gena1=(b+c)/2egena2=rmean(bc)产生各种统计参数egenm=median(sales)///sd()mean()min()max()count()bysortind:egenm=median(sales)egenm=meidan(sales),by(ind)资料的合并与追加横向合并：merge例：merge1:1codeyearusi
