Stata与Python交互方法及数据传递
本文作者：郭培军，河南大学经济学院
本文编辑：陈志林
技术总编：李婷婷
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导读
我们在数据分析时，常常需要Stata与Python两种软件共同使用，有时还需要传递两个软件之间的数据，不懂得两个软件如何交互，操作起来就会遇到困难。本文就Stata与Python之间如何交互以及数据如何传递做一个简单的介绍。
一. 从Stata中调用Python
从Stata中调用Python很简单，我们只需要在安装Python之后在Stata中输入python即可成功调用，这里我们不再举例，下文会有更详细的例子，我们讨论几个常见的小问题。首先，在Stata中每次调用Python时，不仅需要以python开头，结尾也一定要加end，否则程序将报错；有时我们Python的路径设置有问题，也可能无法顺利通过输入python调用，这时我们可以试着用这几行命令设置一下：
python search //查找我们计算机中安装的Pythonpython query //Stata目前设置的Python信息set python_exec D:\Python310\python.exe //这里是Stata识别到的您安装python的路径二. 从Python中调用Stata
从Python中调用Stata也并不复杂，我们首先需要安装模块，官方给出的安装代码如下：
pip install --upgrade --user stata_setup接下来我们就可以在Python中调用Stata了，让我们运行一段简单的代码看看效果如何：
import stata_setupstata_setup.config(r'E:\Stata17', 'mp') # 这里指定Stata的路径和版本from pystata import stata # pystata模块为Stata官方自带，Stata16及以上版本无需再次安装
stata.run('''sysuse auto, clearlocal varlist price mpg rep78 headroomsum `varlist'''')输出结果如下：
三. Stata和Python的数据传递
我们可以使用sfi(Stata Function Interface)模块中的Data类来完成数据传递的操作，接下来就让我们看看具体的方法。
这里我们通过Data类中的add函数和store函数来实现，其中，add函数用于向当前Stata数据集中添加观察值或变量，store函数用于将数据保存到当前Stata数据集中，代码如下：
clear allpythonimport tushare as tsfrom sfi import Data
pro = ts.pro_api('e3fc4f0fc2aee53b7039b7cb4201ff6237a0b85a42d0fac654781b47')df = pro.daily(ts_code='000002.SZ', start_date='20220101', end_date='20220126') # 获取万科的一些简单数据print(df.dtypes) # 查看Python获得的数据类型，从而在Stata中设置对应类型的变量
Data.addVarStrL('trade_date') # 在Stata中添加StrL类型的变量Data.addVarFloat('open') # 在Stata中添加float类型的变量Data.addVarFloat('close')Data.addObs(df.shape[0]) # 添加观测值，相当于Stata中的命令set obs
Data.store('trade_date', None, df['trade_date'])Data.store('open', None, df['open'])Data.store('close', None, df['close']) #参数一设置要存储的位置，参数二设置观测值个数，None选取全部参数，参数三选择要传递的数据endbr这里一定要注意Python中存储数据的数据类型，Stata中添加的变量的数据类型必须与原数据类型一致，否则程序会报错，让我们看看最后的结果。clear allpythonfrom sfi import Datastata: sysuse auto, clearData.get(0, 0)Data.get(var='price')Data.get(obs=0)Data.get([0,2,3], [0,2,4,6])Data.get(var='foreign')Data.get(var='foreign', valuelabel=True) # 这里valuelabel为是否采用值标签，默认值为Falseend我们注意get函数返回的是列表，我们观察一下结果。
以上就是本期推文的介绍了。我们会为大家介绍更多Stata和Python的相关内容，请大家持续关注哦~
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