egen d_sum = rowtotal(d_*)

这条命令是在统计软件中常见的一种用法，意思是创建一个新的变量d_sum，其取值为所有以d_开头的变量的行之和。这样的命令通常用于对数据进行整合或者简化统计分析的目的。

举个例子，如果我们有一张表格，其中包括d_1、d_2和d_3三个变量，每个变量都有多行数据。那么使用egen d_sum = rowtotal(d_*) 这条命令之后，就会得到一个新的变量d_sum，它的取值为每一行中d_1、d_2和d_3这三个变量对应值的和。

这样做的好处是能够将多个变量的信息综合起来，简化后续的分析过程。同时也能够减少犯错的概率，因为不需要重复地进行相同的计算。

需要注意的是，使用这条命令时要确保所选取的变量以d_开头，并且变量之间不存在缺失值。否则会导致计算结果出现错误。

总的来说，egen d_sum = rowtotal(d_*) 这条命令在数据分析中有一定的应用场景，能够帮助我们更方便地处理数据并进行后续的统计分析。

相关问题

stata中sum books gen books_mean=r(mean) gen boos_min=r(min)

在Stata中，`sum`命令通常用于计算变量的统计摘要信息，如总和、平均值、最小值和最大值等。当你想要对名为"books"的变量求其平均数和最小值，并将结果分别存储到新的生成量表（generated variables）"books_mean"和"boos_min"中，你可以使用以下语法：

* 计算books的均值并存储到books_mean
egen books_mean = mean(books)

* 计算books的最小值并存储到boos_min
egen boos_min = min(books)

这里`egen`是generate estimates的缩写，它是在数据集中创建新变量的快捷方式。`mean`和`min`都是内置的estimation functions，分别用于计算均值和最小值。

如果你已经有数据集并且想一次性完成这两个操作，可以用`generate`命令一行搞定：

* 同时生成books_mean和boos_min
generate books_mean = mean(books)
generate boos_min = min(books)

解释以下stata代码：cap pr drop A pr def A cd "D:\Download" qui{ foreach var of varlist * { label variable `var' "`=`var'[1]'" replace `var' = "" if _n == 1 destring `var' , replace } drop in 1/2 cap rename Reptd Acc cap rename Fendd Acc cap g year = substr(Acc,1,4) cap drop Acc cap order Stkcd year cap destring Stkcd year, force replace } compress end import excel "D:\Download\高管个人资料文件174224075\CG_Director.xlsx", sheet("sheet1") firstrow A drop D duplicates drop destring *, force replace save 年末股价 import excel "D:\Download\分析师预测指标文件174652248\AF_Forecast.xlsx", sheet("sheet1") firstrow clear A save 表1 import excel "D:\Download\分析师预测指标文件174813143\AF_Forecast.xlsx", sheet("sheet1") firstrow clear A save 表2 import excel "D:\Download\分析师预测指标文件174931255\AF_Forecast.xlsx", sheet("sheet1") firstrow clear A save 表3 use 表1, clear append using 表2 表3 keep Stkcd y Feps destring F, force replace bys S y: egen EPS = mean(F) keep S y E order S y duplicates drop xtset S y merge 1:1 S y using 年末股价, nogen keep(1 3) g 权益资本成本 = sqrt((F2.EPS-F.EPS)/EndPrice) su 权 tabstat 权 if y <= 2021, by(y) s(N mean sd min p25 p50 p75 max) c(s) kdensity 权 save 权益资本成本

这段Stata代码的主要功能是进行数据处理和分析。下面是对每个命令的解释：

1. `cap pr drop A`：如果数据集中存在变量A，则删除该变量。

2. `pr def A`：定义一个缺失值标签A。

3. `cd "D:\Download"`：设置当前工作目录为 "D:\Download"。

4. `qui{}`：创建一个匿名的do文件块，使其中的命令不会显示在输出中。

5. `foreach var of varlist * {}`：对数据集中的每个变量执行循环。

6. `label variable `var' "`=`var'[1]'""`：为每个变量添加标签，标签值为该变量的第一个观测值。

7. `replace `var' = "" if _n == 1`：将每个变量的第一个观测值替换为空字符串。

8. `destring `var', replace`：将每个变量转换为数值型。

9. `drop in 1/2`：删除数据集中的第一行和第二行。

10. `cap rename Reptd Acc`：如果数据集中存在变量Reptd，则将其重命名为Acc。

11. `cap rename Fendd Acc`：如果数据集中存在变量Fendd，则将其重命名为Acc。

12. `cap g year = substr(Acc,1,4)`：创建一个新变量year，其值为Acc变量的前4个字符。

13. `cap drop Acc`：删除变量Acc。

14. `cap order Stkcd year`：按照Stkcd和year变量的顺序重新排序数据集。

15. `cap destring Stkcd year, force replace`：将Stkcd和year变量转换为数值型。

16. `compress`：压缩数据集，减少占用空间。

17. `end`：结束匿名的do文件块。

18. `import excel "D:\Download\高管个人资料文件174224075\CG_Director.xlsx", sheet("sheet1") firstrow`：从Excel文件导入数据集，文件路径为 "D:\Download\高管个人资料文件174224075\CG_Director.xlsx"，工作表名为"sheet1"，从第一行开始导入。

19. `A`：显示数据集的摘要信息。

20. `drop D`：删除变量D。

21. `duplicates drop`：删除数据集中的重复观测。

22. `destring *, force replace`：将所有变量转换为数值型。

23. `save 年末股价`：将当前数据集保存为 "年末股价"。

24. `import excel "D:\Download\分析师预测指标文件174652248\AF_Forecast.xlsx", sheet("sheet1") firstrow clear`：从Excel文件导入数据集，文件路径为 "D:\Download\分析师预测指标文件174652248\AF_Forecast.xlsx"，工作表名为"sheet1"，从第一行开始导入，并清除当前数据集。

25. `A`：显示数据集的摘要信息。

26. `save 表1`：将当前数据集保存为 "表1"。

27. `import excel "D:\Download\分析师预测指标文件174813143\AF_Forecast.xlsx", sheet("sheet1") firstrow clear`：从Excel文件导入数据集，文件路径为 "D:\Download\分析师预测指标文件174813143\AF_Forecast.xlsx"，工作表名为"sheet1"，从第一行开始导入，并清除当前数据集。

28. `A`：显示数据集的摘要信息。

29. `save 表2`：将当前数据集保存为 "表2"。

30. `import excel "D:\Download\分析师预测指标文件174931255\AF_Forecast.xlsx", sheet("sheet1") firstrow clear`：从Excel文件导入数据集，文件路径为 "D:\Download\分析师预测指标文件174931255\AF_Forecast.xlsx"，工作表名为"sheet1"，从第一行开始导入，并清除当前数据集。

31. `A`：显示数据集的摘要信息。

32. `save 表3`：将当前数据集保存为 "表3"。

33. `use 表1, clear`：使用数据集 "表1"，并清除当前数据集。

34. `append using 表2 表3`：将数据集 "表2" 和 "表3" 追加到当前数据集。

35. `keep Stkcd y Feps`：保留变量Stkcd、y和Feps。

36. `destring F, force replace`：将变量F转换为数值型。

37. `bys S y: egen EPS = mean(F)`：按照变量S和y进行分组，计算变量F的均值，并创建新变量EPS。

38. `keep S y E`：保留变量S、y和E。

39. `order S y`：按照变量S和y的顺序重新排序数据集。

40. `duplicates drop`：删除数据集中的重复观测。

41. `xtset S y`：将数据集设置为面板数据，以变量S和y作为面板标识符。

42. `merge 1:1 S y using 年末股价, nogen keep(1 3)`：根据变量S和y进行一对一的合并，合并的数据集为"年末股价"，不生成新变量，保留原有变量中的第1和第3个。

43. `g 权益资本成本 = sqrt((F2.EPS-F.EPS)/EndPrice)`：计算新变量"权益资本成本"，其值为((F2.EPS-F.EPS)/EndPrice)的平方根。

44. `su 权`：对变量"权"进行描述性统计分析。

45. `tabstat 权 if y <= 2021, by(y) s(N mean sd min p25 p50 p75 max) c(s)`：对变量"权"在y<=2021的情况下，按照变量y进行分组，并计算每组的统计量(N、均值、标准差、最小值、25th百分位数、中位数、75th百分位数、最大值)，并显示汇总统计结果。

46. `kdensity 权`：对变量"权"进行核密度估计，并绘制核密度图。

47. `save 权益资本成本`：将当前数据集保存为 "权益资本成本"。

希望这些解释对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。