可以使用编程语言如Python的pandas库来实现这个任务。以下是一个简单的示例:
```python
import pandas as pd
# 假设你的数据存储在一个名为df的DataFrame中,且已有'企业名称'、'研发费用'和'企业年度'三列
# 首先,创建一个新列'虚拟变量'
df['虚拟变量'] = 0
# 然后,使用groupby检查每个企业在三年中的研发费用是否为非零,并将结果设为1
for year in range(年份范围的起始值, 年份范围的结束值+1): # 将'年份范围的起始值'和'年份范围的结束值'替换为实际年份,例如2018, 2019, 2020
df.loc[(df['企业年度'] == year) & (df['研发费用'] > 0), '虚拟变量'] = 1
# 最后,对于任何三年中虚拟变量仍为0的企业,将其设为1(确保至少有一次研发支出)
df['虚拟变量'] = df.groupby('企业名称')['虚拟变量'].transform('max')
```
这个代码会根据你的需求创建一个名为'虚拟变量'的新列,并按照要求设置值。请将年份范围的起始值和结束值替换为你实际的数据范围,例如2018, 2019, 2020。
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