Stata如何提取特定条件下变量取值作为常量？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我希望通过条件提取变量的某个值作为一个常量来进行后续的处理。比如我希望知道` NationName == "中国"` 的时候 `CPI2020` 这个变量的取值，并且希望将之提取到暂元中。
我尝试过:

local x = CPI2020 if NationName == "中国"

scalar x = CPI2020 if NationName == "中国"

但是都报错不允许使用 if
不知道哪位大佬能出手援助一下？
我现在的一个迂回的做法是，确认当 sort CPI2020 后，中国的数据不会再变化，人工确认其在 101 行，直接提取 CPI2020[101]
但是一旦数据更新，就可能发生变动

1. ----------------------- copy starting from the next line -----------------------
   
2. [CODE]
   
3. * Example generated by -dataex-. For more info, type help dataex
   
4. clear
   
5. input str54 NationName str44 Country byte CPI2020
   
6. " 阿富汗"                      "Afghanistan"              19
   
7. " 安哥拉"                      "Angola"                   27
   
8. " 阿尔巴尼亚"                "Albania"                  36
   
9. " 阿联酋"                      "UAE"                      71
   
10. " 阿根廷"                      "Argentina"                42
    
11. " 亚美尼亚"                   "Armenia"                  49
    
12. " 澳大利亚"                   "Australia"                77
    
13. " 奥地利"                      "Austria"                  76
    
14. " 阿塞拜疆"                   "Azerbaijan"               30
    
15. " 布隆迪"                      "Burundi"                  19
    
16. " 比利时"                      "Belgium"                  76
    
17. " 贝宁"                         "Benin"                    41
    
18. " 布基纳法索"                "Burkina Faso"             40
    
19. " 孟加拉国"                   "Bangladesh"               26
    
20. " 保加利亚"                   "Bulgaria"                 44
    
21. " 巴林"                         "Bahrain"                  42
    
22. " 巴哈马"                      "Bahamas"                  63
    
23. " 波斯尼亚和黑塞哥维那" "Bosnia and Herzegovina"   35
    
24. " 白俄罗斯"                   "Belarus"                  47
    
25. " 玻利维亚"                   "Bolivia"                  31
    
26. " 巴西"                         "Brazil"                   38
    
27. " 巴巴多斯"                   "Barbados"                 64
    
28. " 文莱"                         "Brunei"                   60
    
29. " 不丹"                         "Bhutan"                   68
    
30. " 博茨瓦纳"                   "Botswana"                 60
    
31. " 中非"                         "Central African Republic" 26
    
32. " 加拿大"                      "Canada"                   77
    
33. " 瑞士"                         "Switzerland"              85
    
34. " 智利"                         "Chile"                    67
    
35. " 中国"                         "China"                    42
    
36. " 科特迪瓦"                   "Côte d’Ivoire"         36
    
37. " 喀麦隆"                      "Cameroon"                 25
    
38. " 刚果（金）"                "Congo, DR"                18
    
39. " 刚果（布）"                "Congo"                    19
    
40. " 哥伦比亚"                   "Colombia"                 39
    
41. " 科摩罗"                      "Comoros"                  21
    
42. " 佛得角"                      "Cabo Verde"               58
    
43. " 哥斯达黎加"                "Costa Rica"               57
    
44. " 古巴"                         "Cuba"                     47
    
45. " 塞浦路斯"                   "Cyprus"                   57
    
46. " 捷克"                         "Czech Republic"           54
    
47. " 德国"                         "Germany"                  80
    
48. " 吉布提"                      "Djibouti"                 27
    
49. " 多米尼克"                   "Dominica"                 55
    
50. " 丹麦"                         "Denmark"                  88
    
51. " 多米尼加"                   "Dominican Republic"       28
    
52. " 阿尔及利亚"                "Algeria"                  36
    
53. " 厄瓜多尔"                   "Ecuador"                  39
    
54. " 埃及"                         "Egypt"                    33
    
55. " 厄立特里亚"                "Eritrea"                  21
    
56. " 西班牙"                      "Spain"                    62
    
57. " 爱沙尼亚"                   "Estonia"                  75
    
58. " 埃塞俄比亚"                "Ethiopia"                 38
    
59. " 芬兰"                         "Finland"                  85
    
60. " 法国"                         "France"                   69
    
61. " 加蓬"                         "Gabon"                    30
    
62. " 英国"                         "United Kingdom"           77
    
63. " 格鲁吉亚"                   "Georgia"                  56
    
64. " 加纳"                         "Ghana"                    43
    
65. " 几内亚"                      "Guinea"                   28
    
66. " 冈比亚"                      "Gambia"                   37
    
67. " 几内亚比绍"                "Guinea-Bissau"            19
    
68. " 赤道几内亚"                "Equatorial Guinea"        16
    
69. " 希腊"                         "Greece"                   50
    
70. " 格林纳达"                   "Grenada"                  53
    
71. " 危地马拉"                   "Guatemala"                25
    
72. " 圭亚那"                      "Guyana"                   41
    
73. " 香港"                         "Hong Kong"                77
    
74. " 洪都拉斯"                   "Honduras"                 24
    
75. " 克罗地亚"                   "Croatia"                  47
    
76. " 海地"                         "Haiti"                    18
    
77. " 匈牙利"                      "Hungary"                  44
    
78. " 印尼"                         "Indonesia"                37
    
79. " 印度"                         "India"                    40
    
80. " 爱尔兰"                      "Ireland"                  72
    
81. " 伊朗"                         "Iran"                     25
    
82. " 伊拉克"                      "Iraq"                     21
    
83. " 冰岛"                         "Iceland"                  75
    
84. " 以色列"                      "Israel"                   60
    
85. " 意大利"                      "Italy"                    53
    
86. " 牙买加"                      "Jamaica"                  44
    
87. " 约旦"                         "Jordan"                   49
    
88. " 日本"                         "Japan"                    74
    
89. " 哈萨克斯坦"                "Kazakhstan"               38
    
90. " 肯尼亚"                      "Kenya"                    31
    
91. " 吉尔吉斯斯坦"             "Kyrgyzstan"               31
    
92. " 柬埔寨"                      "Cambodia"                 21
    
93. " 韩国"                         "Korea, South"             61
    
94. " 科威特"                      "Kuwait"                   42
    
95. " 老挝"                         "Laos"                     29
    
96. " 黎巴嫩"                      "Lebanon"                  25
    
97. " 利比里亚"                   "Liberia"                  28
    
98. " 利比亚"                      "Libya"                    17
    
99. " 圣卢西亚"                   "Saint Lucia"              56
    
100. " 斯里兰卡"                   "Sri Lanka"                38
     
101. " 莱索托"                      "Lesotho"                  41
     
102. " 立陶宛"                      "Lithuania"                60
     
103. " 卢森堡"                      "Luxembourg"               80
     
104. " 拉脱维亚"                   "Latvia"                   57
     
105. " 摩洛哥"                      "Morocco"                  40
     
106. end

复制代码

------------------ copy up to and including the previous line ------------------
[/code]

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Stata 如何提取 tata Switzerland Afghanistan Stata 数据处理

想了一下，暂时没有漂亮的方法，所以这是一个很繁琐的办法，但应该能解决问题
主要是先提取数据，然后导入到scalar中 进而导入暂元中
如果有更好的方法，烦请回复一下，让我学习

gen x = CPI2020 if NationName == "中国"

sum x
return list

scalar xx=r(mean)

local qq xx

dis `qq'

drop x

dis `qq'

变量A的每个观测值唯一对应变量B的观测值（相当于，A到B形成了映射），这种情况不是一般情况，Stata没有专门针对这种情况设计命令。

利用这个特点可以用：

su CPI2020 if Country=="Brazil"

这个命令自动会把CPI2020的值（本质是平均值）存入标量r(mean)中。

每用一次，r(mean)的值会变化。