在 Python 中使用 Stata 文件：使用 Pandas 读取变量标签

作者

在本文中，我们将熟悉 Python 中的另一种文件类型 Stata 文件，它带有多个扩展名（.dta、.ado、.do、.smcl 等，如下所述）。我们还研究了返回将每个变量名称与相应标签相关联的字典的不同方法。

了解 Stata 文件

学术界和研究界广泛使用Stata软件作为统计分析和数据管理工具，该软件使用的文件就是Stata文件。关于 Stata 文件的一个更有趣的事实是，它们有多种格式，包括 .data（数据文件）、.ado（程序文件）、.do（命令文件）、.smcl（日志文件）等。我们在下面使用了 .dta 文件，因为它是最常用的，因为它以专有的二进制格式存储数据，该格式针对管理功能的使用进行了优化。

正如之前提到的，学术界和研究界广泛使用它的一个主要原因是 stata 文件可以以结构化和有组织的方式存储来自各种来源的数据，例如调查、实验和管理记录。它们存储有关变量的信息，例如名称、标签和数据类型，并存储有关数据值的值，例如格式、缺失值和值标签。

使用 Pandas 创建 Stata 文件

要在 Python 中从 Stata 文件读取变量标签，您可以使用 Pandas 库和 StataReader 模块。有三种方法可以实现此目的：1）使用 StataReader 和 variable_labels() 方法，2）直接导入 StataReader，以及 3）使用带有迭代器的 Pandas read_stata。通过检索变量标签，您可以轻松识别和理解数据集中每个变量的用途，这在处理包含许多变量的大型数据集时特别有用。

下面是创建 Stata 文件的代码片段

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'var1': [1, 2, 3], 'var2': ['a', 'b', 'c']})
 
# input the path where you want to store the stata file
data.to_stata(r'C:/path/file.dta')
print(data)

我们创建 3 行和 2 列/标签。

预期输出

方法1：使用StataReader和variable_labels()

StataReader类用于读取Stata文件的内容，并在StataReader对象上调用variable_labels()方法来提取变量标签。

import pandas as pd
from pandas.io.stata import StataReader
 
#  input the path where you want to store the stata file
data = StataReader(r'C:/path/file.dta')
 
var_labels = data.variable_labels()
print(var_labels)

上面的代码块使用pandas其别名pd和StataReader模块来读取位于指定的 .stata 数据文件path。为了创建一个可以读取 Stata 文件内容的阅读器对象，我们使用 StataReader 模块。variable_labels() after that, we print the labels as a var_labels 变量存储通过结果提取的文件的变量标签

输出：

方法二：直接导入StataReader

这里，StataReader类是直接从pandas.io.stata模块导入的，并且variable_labels()方法用于从StataReader对象中提取变量标签。

from pandas.io.stata import StataReader
 
stata_reader = StataReader('file.dta')
 
variable_labels = stata_reader.variable_labels()
 
print(variable_labels)

此代码通过从 pandas.io.stata 模块导入 StataReader 类来生成名为 stata_reader 的 StataReader 类的实例。它将“file.dta”Stata 文件加载到 stata_reader 对象中。

然后代码创建变量variable_labels ()，并使用variable_labels()方法从stata_reader对象获取变量标签。

输出：

方法 3：使用 Pandas read_stata 和迭代器

迭代器对象允许以小块的形式读取数据，这对于大型数据集很有用，并且在迭代器上调用variable_labels()方法来获取变量标签。

import pandas as pd
 
# Create an iterator to read the Stata file
iterator = pd.read_stata('file.dta', iterator=True)
 
variable_labels = iterator.variable_labels()
 
print(variable_labels)

此代码导入库并读取名为using方法pandas的 Stata 文件，参数设置为。这将允许创建一个迭代器对象，该对象可以读取小块数据，而不是将整个文件读入内存。variable_labels 变量存储文件的变量标签，通过之后提取 ，我们打印标签作为结果。file.dtaread_stata()iteratortruevariable_labels()

输出：

结论

在本文中，我们探索了使用 Pandas 库和 StataReader 模块从 Python 中的 Stata 文件读取变量标签的三种方法。在处理包含大量变量的大型数据集时，检索变量标签非常有用，因为它有助于快速识别和理解每个变量的用途。

将数据从 Stata 文件导出为其他格式（例如 CSV 或 SQL 数据库）时，可以使用此技术，方法是将变量标签作为列标题以便更好地理解。您还能想到哪些其他应用程序可以在 Python 中从 Stata 文件中读取变量标签？

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