在数据分析过程中，一个关键问题是如何将多个数据集整合成一个完整的数据库，以便进行更细致的分析。针对这个问题，Stata 提供了一系列强大的合并工具，使得数据整合变得十分简单与高效。
本文将介绍 Stata 数据库合并的几种方法，包括 append、merge、join 和 reshape 等，通过实例演示每种方法的应用，让读者能够更直观地理解和掌握这些工具的使用方法，从而在数据分析过程中提高效率和准确性。
一、append 合并
append 合并是一种简单的将两个数据集垂直拼接的方法，通常用于两个数据集的变量完全一致，且观测值之间没有交集的情况下。下面是一个示例：
use dataset1.dta, clear
append using dataset2.dta
使用 append，我们将 dataset2.dta 插入 dataset1.dta 中，并将合并后的数据存放在 dataset1.dta 中。这种合并方式常常用于数据量较小，但不方便在源数据集上进行修改的情况，比如多个用户分别分析同一个数据集，每个用户只需要将数据导入后进行分析，最后把分析结果合并在一起即可。
二、merge 合并
merge 合并是一种将两个数据集按照某些共同的变量合并成一个数据集的方法，通常用于两个数据集的某些变量完全一致，但观测值之间存在交集的情况下。下面是一个示例：
use dataset3.dta, clear
merge 1:1 id using dataset4.dta
上述语句执行了一个 1:1 的 merge，即按照变量 id 进行合并，其中 dataset3.dta 中没有的 id 仅保留 dataset4.dta 中的变量。如果执行一个 n：1 的 merge，即使用合并变量中重复的之一个 id 值，那么 dataset4.dta 中无法与 dataset3.dta 相对应的观测值将会被舍弃。
三、join 合并
除了 merge，Stata 还提供了一种更灵活的 join 合并方式，可以根据变量的相似度来进行模糊匹配。下面是一个示例：
use dataset5.dta, clear
joinby id using dataset6.dta, type(1) gen(matchid)
上述语句执行了一个基于 id 进行 join 的操作，如果两个数据集中的 id 存在不匹配的情况，那么 join 将会尝试将它们进行模糊匹配。同时，join 还可以支持不同类型的变量之间的匹配，比如字符串和数值之间的匹配，让数据合并更加灵活和高效。
四、reshape 合并
除了以上的两种合并方式，还存在一种类型的合并方式是 reshape，它可以将数据集重新排列，并根据指定的变量进行合并。下面是一个示例：
use dataset7.dta, clear
reshape long x, i(id) j(year)
上述语句将 dataset7.dta 中的 x 变量排列成 long 格式，并根据 id 变量和 year 变量将数据集重新合并。这种合并方式通常用于将宽格式的数据集转化为长格式，更便于统计和分析。
Stata 提供了多种数据合并方式，针对不同类型的数据整合需求，可以灵活选择合适的合并方式。实际工作中，数据合并是数据分析中不可或缺的一环，精细的数据合并能够优化数据分析流程，提高研究效率和准确性。本文介绍了 append、merge、join 和 reshape 等几种数据合并方式，并通过实例演示了其使用方法，希望能够对读者在数据分析过程中提供一定参考和帮助。
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stata怎么让皮尔逊相关系数展示星号？STATA 常用命令集
一、调整变量格式：
format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位
format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位
format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法
format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符
format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符
format x1 %-10.3gc ——将x1的戚搏答列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐。
二、合并数据：
use “C:\Documents and Settings\xks\桌面\2023.dta”, clear
merge using “C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta”
——将1999和2023的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来
use “C:\Documents and Settings\xks\桌面\2023.dta”, clear
merge id using “C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta” ,unique sort
——将1999和2023的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）
建议采用之一种方法。
三、对样本进行随机筛选：
sample 50
在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除
sample 50,count
在观测案例中随机选取50个样本，其余删除
四、查看与编辑数据：
browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）
edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）
五、数据合并（merge）与扩展（append）
merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。
one-to-one merge：
数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2
之一步：将exampw1按v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1
clear
use “t:\statatut\exampw1.dta”
su ——summarize的简写
sort v001 v002 v003
save tempw1
第二步：对exampw2做同样的处理
clear
use “t:\statatut\exampw2.dta”
su
sort v001 v002 v003
save tempw2
第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并：
clear
use tempw1
merge v001 v002 v003 using tempw2
第四步：查银袜看合并后的数据状况：
ta _merge ——tabulate _merge的简写
su
第五步：清理临时数据库，并删高慧除_merge，以免日后合并新变量时出错
erase tempw1.dta
erase tempw2.dta
drop _merge
数据扩展append：
数据源自stata tutorial中的fac19和newfac
clear
use “t:\statatut\fac19.dta”
ta region
append using “t:\statatut\newfac”
ta region
合并后样本量增加，但变量数不变
六、做图
茎叶图：
stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）
stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）
stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图）
直方图
采用auto数据库
histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5)
（discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1和5为极端值，(1)为单位）
histogram price, fraction norm
（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和fraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连续变量来绘图）
histogram price, percent by(foreign)
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）
histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）
STATA直接不能这样咐没绝做察辩，你要去下载一个连玉君做衡姿的文件：pwcorr_a.rar，里面有2个文件：pwcorr_a.ado和pwcorr_a.hlp，你把它放在你的STATA安装目录的ADO->BASE->P目录中，命令pwcorr_a x y ,sig就可以出星号，但是连老师是把0.1、0.05、0.01定为*、**、***，这样与我们的习惯不同，
我修改为以下语句就可以变成：0.05、0.01、0.001定为*、**、***，
pwcorr_a x y, star1(0.001) star5(0.01) star10(0.05) sig
STATA 常用命令集
一、调整变量格式：
format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位
format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位
format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法
format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符
format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符
format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐。
二、合并数据：
use “C:\Documents and Settings\xks\桌面\2023.dta”, clear
merge using “C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta”
——将1999和2023的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来
use “C:\Documents and Settings\xks\桌面\2023.dta”, clear
merge id using “C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta” ,unique sort
——将1999和2023的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）慧瞎
建议采用之一种方法。
三、对样本进行随机筛选：
sample 50
在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除
sample 50,count
在观测案例中随机选取50个样本，其余删除
四、查看与编辑数据：
browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）
edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）
五、数据合并（merge）与扩展（append）
merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。
one-to-one merge：
数据源自stata tutorial中的exampw1和exampw2
之一步：将exampw1按v001～v003这三个编码排序，并建立临时数据库tempw1
clear
use “t:\statatut\exampw1.dta”
su ——summarize的简写
sort v001 v002 v003
save tempw1
第二步：对exampw2做同样的处理
clear
use “t:\statatut\exampw2.dta”
su
sort v001 v002 v003
save tempw2
第三步：使用tempw1数据库，将其与tempw2合并：
clear
use tempw1
merge v001 v002 v003 using tempw2
第四步：查看合并后的数据状况：
ta _merge ——tabulate _merge的简写
su
第五步：清理临时数据库，并删除_merge，以免日后合并新变量时出错
erase tempw1.dta
erase tempw2.dta
drop _merge
数据扩展append：
数据源自stata tutorial中的fac19和newfac
clear
use “t:\statatut\fac19.dta”
ta region
append using “t:\statatut\newfac”
ta region
合并后样本量增加，但变量数喊猜不变
六、做图
茎叶图：
stem x1,line(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成两段来显示，前半段为0～4，后半段为5～9）
stem x1,width(2) （做x1的茎叶图，每一个十分位的树茎都被拆分成五段来显示，每个小树茎的组距为2）郑碧型
stem x1,round(100) （将x1除以100后再做x1的茎叶图）
直方图
采用auto数据库
histogram mpg, discrete frequency normal xlabel(1(1)5)
（discrete表示变量不连续，frequency表示显示频数，normal加入正太分布曲线，xlabel设定x轴，1和5为极端值，(1)为单位）
histogram price, fraction norm
（fraction表示y轴显示小数，除了frequency和fraction这两个选择之外，该命令可替换为“percent”百分比，和“density”密度；未加上discrete就表示将price当作连续变量来绘图）
histogram price, percent by(foreign)
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“price”绘制出来，两个图分左右排布）
histogram mpg, discrete by(foreign, col(1))
（按照变量“foreign”的分类，将不同类样本的“mpg”绘制出来，两个图分上下排布）
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