Stata16调用python——绘制词云图
本文作者：张 宇
文字编辑：李钊颖
技术总编：张学人
爬虫俱乐部将于2019年8月22日至28日在湖北武汉举行为期一周的Stata编程技术定制培训，此次培训采用Stata16进行讲解，采取初级班和高级班分批次培训。课程通过案例教学模式，旨在帮助大家在短期内掌握Stata软件编程、金融计量知识和实证分析方法，使大家熟悉Stata核心的爬虫技术，以及Stata与其他软件交互的高端技术。目前正在火热招生中~
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在爬虫俱乐部的往期推文《Python之wordcloud库》和《绘制<倚天屠龙记>地名词云图》中，分别介绍了使用Python、Stata绘制词云图的方法。
使用Python和Stata绘制词云图各有优缺点。比如，《绘制<倚天屠龙记>地名词云图》中介绍的wordcloud命令，既简单明了，又可以绘制出非常漂亮的词云图，但Stata15在调用Python的Jieba分词接口时略显复杂；而Python的wordcloud库由于方法较多，因此使用起来较繁琐，绘制出来的词云图“颜值”也较低。
如今，Stata16横空出世，它通过一个“python”命令让Stata16能够轻松调用Python接口（详见推文《Stata16调用Python测试（一）》），让我们能够更加方便地使用Stata16进行文本分析。下面，一同见证过程！
一、wordcloud介绍及思路梳理
wordcloud keyword freq using 词云.html , replace size(30 200) range(3840 2160)wordcloud后紧跟两个变量名，keyword变量指的是关键词，而freq变量则是关键词对应的频数。using后为绘制出的词云图文件名。size选项设置词云图中字的大小范围，第一个参数为最小值，第二个参数为最大值。range选项设置词云图的大小。
因此，我们需要将分词文本传入Python，利用jieba分词并进行词频统计，再把关键词和其对应的词频传入Stata数据集，生成keyword、freq两个变量，再根据这两个变量绘制词云图即可。
二、进入python环境
（1）使用clear清空Stata数据集，使用python clear清空Stata内存中的python对象
clear cd D:/python clear（2）进入python环境
python:#此处编辑python代码end在《Stata16调用Python测试（一）》中已详细介绍进入python环境的方法，需要注意在do-file中“python:——end”需要一起运行，否则会报错，如下图：
三、在“python:——end”中填充python语言，定义python分词函数
（1）导入python标准库
python:
from sfi import Data #用于对接stata数据集和python变量from collections import Counter #用于词频统计import jieba #用于分词
end（2）定义python分词函数
下面程序使用了sfi库的一些方法，其在《Stata16调用Python测试（一）》中已有所提及，sfi模块作为Stata数据集和Python数据之间的桥梁，让Stata调用Python更加得心应手。
python:
from sfi import Data #用于对接stata数据集和python变量from collections import Counter #用于词频统计import jieba #用于分词
def keyword(str): #定义keyword分词函数，需要传入str参数 seg_list = list(jieba.cut(str,cut_all = False)) #jieba分词 kw = Counter(seg_list) #词频统计，生成字典的子类（可以认为生成了字典） print(type(kw.keys())) keyword = kw.keys() #提取kw中所有关键词 num = kw.values() #提取关键词对应的词频 obs = len(keyword) #统计非重复关键词的个数 print(obs) #在python中调用sfi库操作stata数据集。 Data.addVarStrL("keyword") #在stata数据集中添加keyword变量，变量类型为StrL Data.addVarInt("freq") #在stata数据集中添加freq变量，变量类型为Int Data.addObs(obs) #利用python中的obs变量设置stata数据集中观测值的个数 Data.store("keyword",None,keyword,selectvar=None) #将python中的keyword变量和num变量嵌入stata数据集。 Data.store("freq",None,num,selectvar=None)
end四、在Stata中调用上述定义的python函数
使用“python:”调用函数，并传入参数。程序如下：
local a = "土地是以它的肥沃和收获而被估价的；才能也是土地，不过它生产的不是粮食，而是真理。如果只能滋生瞑想和幻想的话，即使再大的才能也只是砂地或盐池，那上面连小草也长不出来的。"python: keyword("`a'") 结果如下：
五、绘制词云图
wordcloud keyword freq using 词云.html , replace size(30 200) range(3840 2160) shellout 词云.html结果如下：
相信大家已经领略到了Stata调用python的强大之处，在接下来的推文中，我们将继续推出sfi库的详细用法以及利用Stata进行文本分析的规范动作。
最后附上本文完整程序：
clear cd D:/python clear python:from sfi import Data #用于对接stata数据集和python变量from collections import Counter #用于词频统计import jieba #用于分词def keyword(str): seg_list = list(jieba.cut(str,cut_all = False)) kw = Counter(seg_list) print(type(kw.keys())) keyword = kw.keys() num = kw.values() obs = len(keyword) print(obs) Data.addVarStrL("keyword") Data.addVarInt("freq") Data.addObs(obs) Data.store("keyword",None,keyword,selectvar=None) Data.store("freq",None,num,selectvar=None)endlocal a = "土地是以它的肥沃和收获而被估价的；才能也是土地，不过它生产的不是粮食，而是真理。如果只能滋生瞑想和幻想的话，即使再大的才能也只是砂地或盐池，那上面连小草也长不出来的。"python: keyword("`a'") wordcloud keyword freq using 词云.html , replace size(30 200) range(3840 2160) shellout 词云.html对爬虫俱乐部的推文累计打赏超过1000元我们即可给您开具发票，发票类别为“咨询费”。用心做事，只为做您更贴心的小爬虫！
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