在stata中有三列变量,第一列是id,第二列是year,怎么求每一个id所对应year的个数
时间: 2024-03-10 20:50:01 浏览: 62
如果您想要在 Stata 中求出每一个 `id` 所对应的 `year` 的个数,可以使用 `collapse` 命令和 `by` 子句。假设您的数据集包含了两个变量 `id` 和 `year`,您希望按照 `id` 进行分组,并且计算每组中不同的 `year` 的数量,可以使用以下命令:
```
collapse (count) year, by(id)
```
其中,`(count)` 表示按照分组计算 `year` 的数量,`year` 是要计数的变量名,`by(id)` 表示按照 `id` 的取值进行分组。这个命令将生成一个新的数据集,其中包含了每一个 `id` 对应的不同 `year` 的数量。
请注意,如果您的数据集中包含了重复的 `(id, year)` 二元组,那么这个命令将会对重复的二元组进行计数,并且生成一个新的数据集,其中每个 `id` 对应了不同的 `year` 数量。如果您想要对重复的二元组进行去重,可以先使用 `duplicates drop` 命令去除重复行,例如:
```
duplicates drop id year, force
```
其中,`duplicates drop` 命令表示去除重复行,`id year` 表示要去除重复的变量,`force` 表示强制去重。这个命令将生成一个新的数据集,其中不包含重复的行,然后再使用 `collapse` 命令进行计数。
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在stata中有三列变量,第一列是id,第二列是patent,第三列是year,每一个id和year对应了不止一个patent,怎么用stata求出每一个id在对应year的patent的数量
如果您想要在 Stata 中求出每一个 `id` 在对应 `year` 的 `patent` 的数量,可以使用 `collapse` 命令和 `by` 子句。假设您的数据集包含了三个变量 `id`、`patent` 和 `year`,您希望按照 `id` 和 `year` 进行分组,并且计算每组中 `patent` 的数量,可以使用以下命令:
```
collapse (count) patent, by(id year)
```
其中,`(count)` 表示按照分组计算 `patent` 的数量,`patent` 是要计数的变量名,`by(id year)` 表示按照 `id` 和 `year` 的取值进行分组。这个命令将生成一个新的数据集,其中包含了每一个 `id` 在对应 `year` 的 `patent` 的数量。
请注意,如果您的数据集中包含了重复的 `(id, year, patent)` 三元组,那么这个命令将会对重复的三元组进行计数,并且生成一个新的数据集,其中每个 `(id, year)` 对应了不同的 `patent` 数量。如果您想要对重复的三元组进行去重,可以先使用 `duplicates drop` 命令去除重复行,例如:
```
duplicates drop id year patent, force
```
其中,`duplicates drop` 命令表示去除重复行,`id year patent` 表示要去除重复的变量,`force` 表示强制去重。这个命令将生成一个新的数据集,其中不包含重复的行,然后再使用 `collapse` 命令进行计数。
stata中,根据year生成dummy变量,每个年份一个dummy
您可以使用Stata的`tabulate`和`reshape`命令来根据年份生成dummy变量,其中每个年份对应一个dummy。以下是具体步骤:
1. 使用`tabulate`命令查看数据集中包含哪些年份。假设您的数据集中包含从1990年到2020年的年份数据,您可以使用以下命令查看:
`tabulate year`
2. 使用`reshape`命令将数据集从长格式转换为宽格式,其中每个年份对应一个变量。假设您的年份变量名为`year`,您可以使用以下命令将数据集转换为宽格式:
```
reshape wide variable_name, i(id) j(year)
```
其中,`variable_name`是您要生成dummy变量的变量名,`id`是唯一标识每个观察值的变量名,`year`是要用于生成dummy变量的变量名。
3. 生成dummy变量。假设您要生成的dummy变量名为`year_dummy`,您可以使用以下命令:
```
foreach var of varlist year* {
gen year_dummy`var' = (`var' == 1)
}
```
这将为每个年份生成一个dummy变量,例如`year_dummy1990`、`year_dummy1991`、`year_dummy1992`等。
4. 完成后,您应该会看到一个新的名为`year_dummy`的变量,其中包含为每个年份生成的dummy变量。请注意,如果您的数据集中缺少某些年份,则对应的dummy变量将为缺失值。