批次处理数据文件:以STATA和MATLAB为例
在实证工作中，经常要对原始数据进行清洗，合并等工作后，才能开始使用统计软件进行分析工作。批次处理数据文件能提高效率和结果的可复制性。
而批次处理需要解决的难点包括: 找到所有符合要求的原始数据文件，以及保存计算结果。这篇短文讨论如何使用STATA和Matlab解决这两点。
STATA批次处理数据
首先，用input 命令生成需要处理的原始数据，便于复制下面的步骤。
cd "/Users/Dropbox/project/"
clear
input str30(contentvar1)
`"this is some text"'
`"this is more text"'
end
outfile using id1_date1_form1.txt , replace wide noquote
clear
input str30(contentvar1)
`"even more text is here"'
`"this is even "quoted" text"'
end
outfile using id2_date1_form1.txt , replace wide noquote
clear
- 经过上一步，需要处理的数据文件是在project文件夹下所有文件名内包括id*的txt文档。使用local extended functions中的 dir 命令，可以将所有符合条件的文件名称保存在一个指定的Local里面。
- 使用循环语句foreach对符合条件的文档进行批次处理。
- 在批次处理过程中，使用subinstr函数把文件后缀从.txt换成.dta格式，便于保存。
local filenames: dir . files "*.txt"
foreach i of local filenames{
import delimited using `i', encoding(ISO-8859-1) clear
** necessary calculations
local i_out = subinstr("`i'",".txt",".dta",.)
save "`i_out'", replace
}
Matlab方法
Matlab提供的函数和支持数据格式更加丰富，但背后的逻辑和前文提到的基本类似。
- 第一步都是需要将符合条件的文件的信息保存下来。不同的是，Matlab 中的dir函数，例如dir('*.csv')，会把所有符合'.csv'的数据文件保存成一个struct_array。在Matlab里，Struct_array是功能非常丰富的一种数据格式。它既有array的特点，可以通过positional index来储存数据，而每一个数据都类似于一个字典，有key和value。
- 第二步，使用循环语句调用struct_array中存储的文件进行批量运算。使用fullfile 和 fileparts两个函数把读取的数据文件中的信息保存到有相应名称的.mat文档中。
theFiles = dir(filePattern);
for k = 1 : length(theFiles)
baseFileName = theFiles(k).name;
fullFileName = fullfile(data_path, baseFileName);
fprintf(1, 'Now reading %s\n', fullFileName);
sample = csvread(fullFileName,1,0);
[filepath,name,ext]=fileparts(fullFileName);
mat_name =strcat(name,'.mat');
mat = fullfile(filepath,mat_name);
save(mat,'params_estimates','se_estimates','fval_estimates');
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原始发表：2020-03-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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