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本文是教对象Stata系列视频的笔记内容。对应视频与配套代码请见下方链接，笔记内容请见分割线下方。

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一、使用 reshape 命令

　　将竖向的列变为横向的行，即为“长转宽”；将横的行变为竖向的列，即为“宽转长”。在 Stata 中，通过 reshape 命令可以实现长宽数据转换。

1. 基本语法

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** 宽数据转化为长数据 (wide to long)
reshape long stubnames, i(varlist) [options]

** 长数据转化为宽数据 (long to wide)
reshape wide stubnames, i(varlist) [options]

** 长宽数据转换失败时，列出转换失败的样本
reshape error

/* Note: stubnames 表示变量前缀名；
         i(varlist): varlist 是宽数据中可以唯一识别每组样本的变量，如家庭数据中的家庭编码；
         j(varname): varname 是在长数据中，根据宽数据唯一识别码的分组后，每组中每个样本的识别码，如家庭成员数据中的成员顺序码；
         string: 长宽数据转换时，j(varname) 中的 varlist 不是数值时，需要使用string；不特别指定，默认是数值。               */

2. 图示

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/* reshape 示例：
         long data
        +-----------------+                  wide data
        | id  j    x    y |                 +--------------------------+
        |-----------------|                 | id   x1    x2    x3    y |
        | 1   1   4.1   1 |     reshape     |--------------------------|
        | 1   2   4.5   1 |   <--------->   | 1    4.1   4.5     .   1 |
        | 2   1   3.3   3 |                 | 2    3.3     3   5.5   3 |
        | 2   2     3   3 |                 +--------------------------+
        | 2   3   5.5   3 |  
        +-----------------+                                           */

　　常见情况：

　　家庭数据中，家庭编码 ID 可以唯一识别每一个家庭样本，每个家庭成员在家庭内有唯一顺序码 PID，用家庭编码 ID 和家庭内顺序码 PID 可以唯一识别每个家庭成员。

　　注意事项：

  • 适用于树状数据的跨层级关系。

  • wide —> long：

    • i(varlist) 唯一识别每个样本；
    • 需要指定被转换的变量，未被指定的变量，将会根据 i(varlist) 分组后复制到组内样本中。

  • long —> wide:

    • i(varlist) 与 j(varname) 共同唯一识别每个样本。
    • 需要指定被转换的变量，未被转换的变量，根据 i(varlist) 分组后，组内每个样本的取值应该相同，否则无法转换成功。
  • 当 j(varname) 是字符型变量时，需要使用 string 选项才能转换成功。

3. 示例

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** wide to long: X1_1 X1_2 X2_1 X2_2 --> X1 X2
reshape long X1 X2,i(ID) j(PID) string
** Note: 每个样本的唯一识别码是ID，需要转换的变量是X1*、X2*(星号表示通配符)，可将X1_1 X1_2转换为X1，并将"_1"和"_2"作为新生成变量PID的值，PID不是数值型，因此需要加上string选项。

** long to wide (长数据转化为宽数据)
reshape wide X1 X2,i(ID) j(PID) string
** Note: 转换为宽数据后，ID应作为唯一识别码，需要将X1、X2转换为X1*、X2*，其中*是对应PID的取值。若PID不是数值型，应当加上string。

　　组合命令示例：

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** wide to long
reshape long X1,i(ID) j(PID) string   //将X1_1 ~ X1_5转化为长数据
** 将PID转为数值型(方法一)
forvalues i=1/5 {
    replace PID="`i'" if PID=="_`i'"
}
destring PID, replace
** 将PID转为数值型(方法二)
destring PID, i(_) replace    //i(_)表示忽略下划线，将其他数字转换为数值型。
/* Note: 转换结果: X1，PID取值为1～5。*/

** long to wide
** 将PID转为字符型
tostring PID,replace
replace PID="_"+PID
reshape wide X1,i(ID) j(PID) string
/* Note: 转换结果: X1_1 X1_2 X1_3 X1_4 X1_5。*/

二、其他命令: tidy 包

　　除了 reshape 命令外，tidy 包提供的 gather 与 spread 命令，也可以实现长宽数据转换。

  • gather 可以将宽数据转化为长数据，功能相当于reshape long；
  • spread 可以将长数据转化为宽数据，功能相当于reshape wide。
  • 使用 reshepe 进行长宽数据转换时，需要变量命名规则一致。gather 与 spread 很好地解决了变量名无规律时不能使用 reshape 进行长宽数据转化的问题。

1. 安装

　　安装 tidy 命令，仅首次使用需要安装。

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ssc install tidy, replace

2. 基本语法

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gather varlist , [variable(newvar) value(newvar) label(newvar)]
/* variable(newvar): 变量名转化后的新变量名; 默认是“variable”;
   value(newvar): 变量取值生成的新变量名称; 默认为“value”;
   label(newvar): 生成一个新变量来存储 varlist 的变量标签。   */

spread variable value , [label(varname)]
/* label(varname): 使用字符型变量 varname 为新变量构造变量标签。   */

3. 示例

(⚠️注意：不同设备的显示字体不同，可能会出现字符错位的现象。将错位的文本复制到其他文本编辑器 / Stata do 文件编辑器中，可以解决此问题。)

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** 调用示范数据(发达国家教育经费占GDP比重)
sysuse educ99gdp.dta, clear
** 查看数据
     +----------------------------------+
     |       country   public   private |
     |----------------------------------|
  1. |     Australia       .7        .7 |
  2. |       Britain       .7        .4 |
  3. |        Canada      1.5        .9 |
  4. |       Denmark      1.5        .1 |
  5. |        France       .9        .4 |
  6. |       Germany       .9        .2 |
  7. |       Ireland      1.1        .3 |
  8. |   Netherlands        1        .4 |
  9. |        Sweden      1.5        .2 |
 10. | United States      1.1       1.2 |
     +----------------------------------+

** 转化为长数据
gather public private, variable(sector) value(edu)
** 转化结果
     +-------------------------------+
     |       country    sector   edu |
     |-------------------------------|
  1. |     Australia    public    .7 |
  2. |     Australia   private    .7 |
  3. |       Britain    public    .7 |
  4. |       Britain   private    .4 |
  5. |        Canada    public   1.5 |
  6. |        Canada   private    .9 |
  7. |       Denmark    public   1.5 |
  8. |       Denmark   private    .1 |
  9. |        France    public    .9 |
 10. |        France   private    .4 |
 11. |       Germany    public    .9 |
 12. |       Germany   private    .2 |
 13. |       Ireland    public   1.1 |
 14. |       Ireland   private    .3 |
 15. |   Netherlands    public     1 |
 16. |   Netherlands   private    .4 |
 17. |        Sweden    public   1.5 |
 18. |        Sweden   private    .2 |
 19. | United States    public   1.1 |
 20. | United States   private   1.2 |
     +-------------------------------+

** 使用 spread , 上述的长数据可以很简单地转化为宽数据
spread sector edu

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