收集数据时，遇到那种企业进行过调整，一季度中有两行变量的时候该怎么处理？

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如题，我收集数据的时候，遇到一些企业在同一季度中有两行不同的变量，可能是因为进行了股份回购之类的，工资、投资等发生了变化。
这种情况下要怎么处理呢？比如说，我只想保留回购之前时候的那一条数据，该用什么命令呢？

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关键词：收集数据 怎么处理 一季度

1.        你若要问程序，永远附上资料；若要附上资料，永远用 dataex 印出资料。
2.        尔后请用 dataex (先 ssc install dataex 并见说明) 将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一部分资料列出，以供有意回答者实验之用，并能提供具体操作指令。并请参考 http://www.jianshu.com/p/9870080fe769,  https://bbs.pinggu.org/thread-5048204-1-1.html, 与 https://bbs.pinggu.org/thread-5917273-1-1.html。

Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
clear
input long id float quartly double wages float sharerepur
1 180           .       0
1 181           .       0
1 182           .       0
1 183           .       0
1 184           .       0
1 185           .       0
1 186           .       0
1 187           .       0
1 188           .       0
1 189           .       0
1 190           .       0
1 191           .       0
1 192           .       0
1 193           .       0
1 194           .       0
1 195           .       0
1 196  1026817000       0
1 197  1623034000       0
1 198  2271618000       0
1 199  2913635000       0
1 200  1501590000       0
1 201  2153787000       0
1 202  2976298000       0
1 203  3747634000       0
1 204  1708615000       0
1 205  2510804000       0
1 206  3859678000       0
1 206  3435369000       0
1 207  5287265000       0
1 207  4432998000       0
1 208     2049381       0
1 208  2692805000       0
1 209  4024159000       0
1 209  3113991000       0
1 210  4617427000       0
1 210  5527595000       0
1 211  6266037000       0
1 211  7176205000       0
1 212   3.583e+09       0
1 213   5.251e+09       0
1 214   7.380e+09       0
1 215   9.660e+09       0
1 216   4.932e+09       0
1 217   7.106e+09       0
1 218   9.623e+09       0
1 219  1.2175e+10       0
1 220   5.135e+09       0
1 221   7.434e+09       0
1 222   9.895e+09 1248.03
1 223  1.2871e+10       0
1 224   5.904e+09       0
1 225   8.384e+09       0
1 226   1.106e+10       0
1 227  1.3762e+10       0
1 228   5.435e+09       0
1 229   8.228e+09       0
1 230   1.131e+10       0
1 231  1.4345e+10       0
2 180           .       0
2 180           .       0
2 181           .       0
2 181           .       0
2 182           .       0
2 182           .       0
2 183           .       0
2 183           .       0
2 184           .       0
2 184           .       0
2 185           .       0
2 185           .       0
2 186           .       0
2 186           .       0
2 187           .       0
2 187           .       0
2 188           .       0
2 188           .       0
2 189           .       0
2 189           .       0
2 190           .       0
2 190           .       0
2 191           .       0
2 191           .       0
2 192           .       0
2 192           .       0
2 193           .       0
2 193           .       0
2 194           .       0
2 194           .       0
2 195           .       0
2 195           .       0
2 196 384843889.4       0
2 196 48206251.98       0
2 197 656464888.6       0
2 197  80672818.7       0
2 198 868308951.3       0
2 198 104589238.8       0
2 199 178367518.7       0
2 199  1197521165       0
2 200 169277397.1       0
2 200 609565535.9       0
end

* Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
clear
input long id float(quartly sharerepur) double(wages investment)
1 222   1248.03   9.895e+09 6.30866e+11
2 222   1560.13  3966176395  4039217930
2 222   1560.13 981454591.4   897990320
3 229 3884.5085  7754457.22           .
3 229 3884.5085  1052019.11           .
4 222  2959.164  3592389.36  5535097.34
4 222  2959.164 19273385.02  5535097.34
5 219   3814.99 44589041.95    31000000
5 219   3814.99 97041563.83    31000000
7 225  7656.005 192314296.1   316799000
7 225  7656.005   902504.72  1730935289
8 218      70.7 386052171.6 531328066.5
8 218      70.7 41897356.81 165086178.9
8 221       406 28826808.63 501756951.1
8 221       406 303261402.7 773271606.6
9 222  296.0086 140321912.5      125000
9 222  296.0086  4181347.28           0
10 224 10043.024  6366025.58           0
10 224 10043.024 83787005.54           0
11 231  3861.414    61388549           .
11 231  3861.414  1204981471           .
12 222 1125.0422 35008511.16           0
12 222 1125.0422 25309723.82           0
13 225  717.0026 844148334.8     6010455
13 225  717.0026 469174013.1    14016000
14 225 1980.9742  3469307.38           0
14 225 1980.9742  1005191.83           0
15 226     292.5   265325.38    57000000
15 226     292.5 201703377.8    57000000
16 226   4209.25 14657399.84   1.450e+08
16 226   4209.25 55066883.22   1.349e+08
16 227  3592.851 74602147.23   144250000
16 227   4659.98 17399885.56   167850000
17 222  464.6704  4384404.98           0
17 222  464.6704 46694148.75           0
17 224  2491.478 15447946.75           0
17 224  2491.478  1321805.03           0
18 202      59.8 219680468.5   111368980
18 202      59.8 511771015.2      149280
18 207    15.379 530992308.4   762092288
18 207    15.379 979670139.9 299921534.9
18 211     5.577 619844775.2    86464440
18 211     5.577  1035169359 109402458.5
19 225       681 63282140.23           0
19 225       681 184930609.5           0
19 230        70 83152010.01           .
19 230        70 321966068.2           .
21 211        60  1118176199 251803226.7
21 211        60 13371113.98  1815902000
21 212  785.4397 428182923.5    24246000
21 212  785.4397  7554447.41    30000000
23 222  395.3671 370380904.8           0
23 222  395.3671 39016286.84    40100000
24 213 1408.5155 53658380.42   2.000e+08
24 213 1408.5155 355790231.7   2.000e+08
24 214  2738.375 506322324.2   547679000
24 214  2738.375  76076253.5   588679000
25 196      8.95 11276944.49           .
25 196      8.95 101984825.3     1350000
25 200     43.76   115364340           0
25 200     43.76 10658254.65   583460000
25 204     12.02 137727322.1           0
25 204     12.02 15146125.23    49600000
25 208   43.0766 15761713.23           0
25 208   43.0766 139233755.2           0
27 214       441 445594385.1           0
27 214       441 244236672.5           0
28 210       275 93072716.88 418826930.6
28 210       275   225528100 618826930.6
28 215  572.0205 380651198.6   108280000
28 215  572.0205 152829974.9   392280000
28 231       430 79480386.64 872360857.4
28 231       430 607457659.1  1610232100
30 218         4 15320274.12           0
30 218         4 14253683.81           0
30 219        20 22856671.09   1.220e+08
30 219        20  22152492.3   1.220e+08
31 206   904.645 32649800.76           0
31 206   904.645  4069854.89           0
31 207  489.3562  46474136.7           0
31 207  489.3562  5489448.34           0
31 210 2315.2837 40061937.34           0
31 210 2315.2837  3185697.66           0
32 207  548.4773   383114.11           0
32 207  548.4773   383114.11           0
32 223    155.74 80443979.09     5100000
32 223    155.74 13340437.23     9900000
33 208      1500 10338984.91  1.3072e+09
33 208      1500   948639.77   3.500e+08
34 213   134.665  56387263.9     8000000
34 213   134.665 30165482.18     8000000
35 219  859.5724  4980075.85           0
35 219  859.5724   387298.48           0
36 217      3292  2558133000   257314000
36 217      3292    56732000   5.000e+08
37 211  198.0696 69707856.19           0
37 211  198.0696 25895493.62           0
37 212 1371.4625  8434943.98           0
37 212 1371.4625 20716456.27           0
37 213  731.5049 15000097.94           0
end

看不懂你的问题。你要说具体一点。

黃河泉 发表于 2018-4-25 15:53
1.        你若要问程序，永远附上资料；若要附上资料，永远用 dataex 印出资料。
2.        尔后请用 dataex (先 ssc in ...

老师，我按照您附上的帖子的方法试着弄了一下，把结果贴到后面了，不知道对不对，烦请您看下

黃河泉 发表于 2018-4-25 15:53
1.        你若要问程序，永远附上资料；若要附上资料，永远用 dataex 印出资料。
2.        尔后请用 dataex (先 ssc in ...

老师，我按照您附上的帖子的方法试着弄了一下，把结果贴到后面了，不知道对不对，烦请您看下

黃河泉 发表于 2018-4-25 15:53
1.        你若要问程序，永远附上资料；若要附上资料，永远用 dataex 印出资料。
2.        尔后请用 dataex (先 ssc in ...

老师，我按照您附上的帖子的方法试着弄了一下，把结果贴到后面了，不知道对不对，烦请您看下

黃河泉 发表于 2018-4-25 15:53
1.        你若要问程序，永远附上资料；若要附上资料，永远用 dataex 印出资料。
2.        尔后请用 dataex (先 ssc in ...

老师，我按照您附上的帖子的方法试着弄了一下，把结果贴到后面了，不知道对不对，烦请您看下

龙真 发表于 2018-4-25 16:45
看不懂你的问题。你要说具体一点。

是这样，比如说，我下载了一组数据，每条数据有id,quart,还有wages三项，正常来讲每个id在某一季度下只有一条数据，比如：
id        quart         wages
001      2012q1      100
001      2012q2      200
但是，有一些公司却在某一季度存在两条不一样的数据，比如：
id       quart       wages
001     2012q1    100
001     2012q1    101
分析原因，可能是由于该公司在该季度进行了股份回购等活动（我做的是股份回购，进行过股份回购的公司在该季度一般都有这种现象），导致某些指标发生了改变，因此在这一季度有“调整前后”的两条不一样的数据。
现在的问题是，对这种数据，我如果想要删掉其中一条，保留另一条，该用什么命令呢？或者想问问大家做论文的时候有没有遇到过这种问题。
谢谢！