stata merge函数合并数据后保留缺失值

在Stata中使用merge函数合并数据时，默认情况下会删除含有缺失值的观测。如果想要保留缺失值，可以在merge命令后添加"keepusing"选项。具体来说，可以使用以下命令进行合并并保留缺失值：

merge 1:1 id using data2, keepusing

其中，1:1表示按照id变量进行一对一合并，id是两个数据集中共有的变量。data2是要合并的第二个数据集。keepusing选项表示保留缺失值。

需要注意的是，保留缺失值可能会导致结果不准确或不完整，具体取决于数据和研究问题。因此，在使用merge函数时，应根据具体情况选择是否保留缺失值。

相关问题

stata merge函数合并数据后保留缺失值,m:1合并时

在Stata中进行m:1合并时，即将一个数据集（master）与另一个数据集（using）按照一个或多个主键变量进行匹配时，可以使用merge命令。如果想要保留缺失值，可以在merge命令后添加"keepusing"选项和"keep(master)"选项。具体来说，可以使用以下命令进行m:1合并并保留缺失值：

merge m:1 id using data2, keepusing keep(master)

其中，m:1表示按照id变量进行多对一合并，id是master数据集中的主键变量。data2是要合并的using数据集。keepusing选项表示保留缺失值，keep(master)选项表示保留master数据集中未匹配到的观测。

需要注意的是，在进行m:1合并时，保留缺失值可能会导致结果不准确或不完整，具体取决于数据和研究问题。因此，在使用merge函数时，应根据具体情况选择是否保留缺失值。

数据整理在stata代码

以下是一些常见的数据整理操作在 Stata 中的代码示例：

1. 合并数据集

将两个数据集按照共同的变量进行合并：

use dataset1
merge 1:1 commonvar using dataset2

2. 重塑数据集

将数据集从长格式转换为宽格式或者从宽格式转换为长格式：

从长格式转换为宽格式：

reshape wide varname, i(id) j(year)

从宽格式转换为长格式：

reshape long varname, i(id) j(year)

3. 分组汇总

对数据集按照指定的变量进行分组，并计算每组的平均值、中位数、总和等统计量：

bysort groupvar: egen newvar = mean(varname)

4. 缺失值处理

删除包含缺失值的观测：

drop if missing(varname)

将缺失值替换为指定的数值：

replace varname = 0 if missing(varname)

5. 变量重命名

将变量名更改为新的变量名：

rename oldvarname newvarname

6. 变量排序

按照指定的变量对数据集进行排序：

sort varname

以上只是一些常见的数据整理操作，在实际应用中可能还需要其他操作。Stata 有丰富的命令和函数库，可以满足各种数据整理需求。