清洗实证数据的案例——计算比率和知网数据重命名

主要观点总结

本文介绍了使用Stata和Python进行数据处理和分析的实用技巧，包括清洗实证数据的两个小案例——计算税负的比率、知网数据批量命名以及宽数据转化为长数据的内容。此外，还介绍了如何从国泰安数据库和中国知网获取数据并处理合并的方法。最后，提供了关于空间计量、文本分析、变量观测值统计等方面的实用知识和技巧。

关键观点总结

关键观点1: 计算税负比值的处理方法

使用循环和合并数据的方法计算面板数据中当年和上一年税负的比值。

关键观点2: 处理并合并不同数据库的数据

介绍如何处理并合并来自国泰安数据库和中国知网的数据，包括数据导入、重命名、reshape等步骤。

关键观点3: 实用数据处理技巧介绍

提供关于空间计量、文本分析、变量观测值统计等方面的实用知识和技巧，包括Stata和Python的使用方法和案例。

文章预览

本文作者：马梦杰 ，河南大学经济学院 本文编辑：刘畅 技术 总编：兰博文 Stata and Python 数据分析 爬虫俱乐部 Stata基础课程 、 Stata进阶 课程 和 Python课程 可在 小鹅通 平台查看，欢迎大家多多支持订阅！如需了解详情，可以通过 课程链接（https://appbqiqpzi66527.h5.xiaoeknow.com/homepage/10）或课程二维码进行访问哦~   一、导读 对于实证研究者来说，撰写论文是一项艰巨的工作，而实证前的数据处理环节更是令人头大。 在开始这个关键阶段之前，了解一些基本的要点和策略至关重要。数 据处理是实证研究的基石，它直接影响到后续分析的准确性和可靠性。 然而，面对海量的数据，如何筛选、清洗常常也是一大问题。   首先，要明确研究问题和假设，以此为导向确定所需的数据变量。接着，对收集到的数据进行仔细检查、清洗、计算，处理缺失值、 ………………………………