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SFI：Stata与Python的数据交互手册（一）

Stata and Python数据分析

2020-01-14

导读：I am a slow walker,but I never walk backwards.

本文作者：张学人

文字编辑：钱梦璇

技术总编：张邯

Stata与Python的交互难题

在Stata中调用Python进行数据处理是Stata16最为使用者关注的一项新功能。在往期推文《Stata16调用Python测试（一）》以及《Stata16调用Python——绘制词云图》中，我们分别从基础功能与实践应用的方面介绍了Stata16中的Python命令，但它们均未直面问题的核心———Python与Stata的数据交互。在Stata16版本以前，用户并非不能实现“Stata和Python混着用”的场景。例如，通过Stata的!方式调用cmd，即可直接运行Python脚本，但这一场景必须借助中间数据文件的帮助，例如要在Python中绘制词云图，则需要使用Stata先行计算出词语与词频，将结果导出到csv/txt文件后，Python再读取数据文件，输出结果。事实上，这样的场景仅仅是对Python语言与Stata软件均熟悉的使用者的权宜之计，操作上十分繁琐，而Stata16大力地简化了这个过程，让数据在Python与Stata中的传输更加直观与便捷，这中间的依托就是SFI（The Stata Function Interface）。

什么是SFI

SFI（The Stata Function Interface）模块是一个Stata公司开发的Python第三方库。该模块通过提供种类丰富的Python方法，使用户可以方便地在Stata和Python中传递数据，进而实现Python与Stata核心功能的交互。

Macro: 宏的输出

在Stata中，诸多命令与操作均会产生宏，这里面有些是全局宏，有些是局部宏。例如当你使用reg y x进行回归计算时，会产生如e(predict)等宏，通过Macro即可将它们传输到Python中。

首先我们在Stata中加载auto数据集，设置局部宏并通过ereturn list查看当前内存中生成的宏：

sysuse auto,clearreg mpg weight foreignlocal StataClub "Data is power"ereturn list

ereturn list返回的结果中关于macros的数据如下所示：

macros:            e(cmdline) : "regress mpg weight foreign"              e(title) : "Linear regression"          e(marginsok) : "XB default"                e(vce) : "ols"             e(depvar) : "mpg"                e(cmd) : "regress"         e(properties) : "b V"            e(predict) : "regres_p"              e(model) : "ols"          e(estat_cmd) : "regress_estat"

此时我们进入Python环境，即可读取Stata中生成的宏：

>>> #program1>>> from sfi import Macro>>> str1 = Macro.getGlobal('e(cmdline)')>>> str2 = Macro.getLocal('StataClub')>>> print(str1+"\n"+str2)regress mpg weight foreignData is power>>> end

Macro: 宏的导入

在Stata与Python的交互中，既有将Stata生成的宏导入Python的需求，也相应有将Python计算得出的单值传回Stata的场景，Macro同样为此提供了相应的方法。需要说明的是，无论是setLocal还是setGlobal方法，只能传输字符串变量。

. python:----------------------------------------------- python (type end to exit) ------------------------------------------>>> from sfi import Macro>>> Macro.setLocal("INFO","this is a info from python")>>> Macro.setLocal("INFO2","24")>>> Macro.setGlobal("e(GlobalINFO)","this is a globalinfo from python")>>> end--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------. disp "`INFO'"this is a info from python. disp `INFO2'24. . disp e(GlobalINFO)this is a globalinfo from python

Scalar: 标量的输出

在Stata运算的过程中，不仅会生成宏(Macro)，也会生成标量(Scalar)，如reg命令会产生e(F)、e(r2)等标量，使用Macro的getGlobal或者getLocal方法均不能获取，此时需要专门的标量方法来获取数据。

sysuse auto,clearreg mpg weight foreignereturn list

ereturn list返回的结果中关于Scalars的数据如下所示。

scalars:                  e(N) =  74               e(df_m) =  2               e(df_r) =  71                  e(F) =  69.74846262000308                 e(r2) =  .6627029116028815               e(rmse) =  3.407059285651584                e(mss) =  1619.287698167387                e(rss) =  824.1717612920727               e(r2_a) =  .6532015851691599                 e(ll) =  -194.1830643938065               e(ll_0) =  -234.3943376482347               e(rank) =  3

此时我们进入Python环境，即可读取Stata中生成的标量：

. python:----------------------------------------------- python (type end to exit) ------------------------------------------>>> #program2>>> from sfi import Scalar>>> a = Scalar.getValue('e(r2_a)')>>> print(a)0.6532015851691599>>> end--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Scalar: 标量的导入

与getValue相对应，Python可以通过SetValue方法将单值以标量的形式传入Stata。该方法与Marco的setLocal、setGlobal方法的重要区别是，前者可以将整型变量直接回传，后两者只能传字符串。但无论是宏还是标量，均多用于do-file的编写，充当“临界值”的角色，因此标量的导入与宏的导入没有功能上的区别，直白地说就是——“会用一个就行”。

. python:----------------------------------------------- python (type end to exit) ------------------------------------------>>> from sfi import Scalar>>> Scalar.setValue('e(r2_a)', 3)>>> Scalar.setValue('sca', 5)>>> end--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------. disp e(r2_a)3. disp sca5

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