在stata中空白数据数据怎么转换乘NA

在 Stata 中，空白数据可以用缺失值标记 NA 来表示。要将空白数据转换成 NA，可以使用 `mvdecode` 命令。例如，假设变量 `x` 中包含了一些空白数据，你可以使用以下命令将其转换成 NA：

mvdecode x, mv(0=.)

其中，`mvdecode` 表示对数据进行转换的命令，`x` 是要转换的变量名称，`mv(0=.)` 表示将值为 0 的数据转换成缺失值 NA。

另外，如果要将所有的空白数据都转换成 NA，可以使用以下命令：

mvdecode _all, mv(0=.)

其中，`_all` 表示对所有变量进行转换。

相关问题

stata用fdh命令将数据转换成dea格式

使用fdh命令将数据转换为DEA格式的步骤如下：

1. 首先，需要安装“fdh”命令。可以使用以下命令进行安装：

ssc install fdh

2. 使用“fdh”命令将数据转换为DEA格式。例如：

fdh var1 var2 var3, input(var1 var2) output(var3) prefix(d)

此命令将创建三个新变量（d1、d2和d3），它们表示每个企业的输入和输出变量。

输入参数：

- var1和var2是输入变量

- output参数：

- var3是输出变量

- prefix参数：

- d是前缀名称，用于识别新变量

3. 最后，可以使用“deahybrid”命令进行DEA分析。例如：

deahybrid d*, gen(efficiency)

此命令将计算每个企业的效率得分。

注意：以上命令仅为示例，具体命令可能需要根据数据的特点进行调整。

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。