本文作者：任哲，中南财经政法大学经济学院
文字编辑：王子一
技术总编：张馨月
前言
我们都知道Python是一种胶水语言，那么自然就会有人想，能不能在Python中与Stata进行互动呢？在国外有位名叫Ties de Kok的大神不仅这么想了，而且还这么做了。Ties de Kok大神开发了神器IPyStata来帮助大家在Python环境下使用Jupyter notebook调用Stata，接下来本文将以Windows系统为例向大家介绍IPyStata。
1、IPyStata的安装
在Windows系统下，请打开命令提示符cmd ，并输入执行pip install ipystata，出现下图所示的Successfully installed ipystata-0.3.8，即表示安装成功：
image
安装成功后，要对IPyStata进行设置。首先，我们找到Stata软件的安装路径，并在命令提示符cmd的管理员模式中
切换到Stata所在的目录。随后再输入“StataMP-64.exe”或者“StataMP-64.exe /Register”注册Stata。
image
接下来，打开Jupyter notebook告诉IPyStata关于Stata的路径。如果之前没有使用过Jupyter notebook，可以阅读一下之前的推文《Jupyter Notebook的使用》。
import ipystata
from ipystata.config import config_stata
#请在此处告诉IPyStata在哪里可以找到Stata
config_stata(r'F:\Stata16\StataMP-64')
IPyStata在Windows系统中可以使用两种不同的模式与Stata进行交互：Stata Automation模式（Windows独有）和Stata Batch模式（Windows，Mac OS X和Linux皆可使用）。Windows默认使用功能更加强大的Stata Automation模式，但如果你想使用Stata Batch模式，可以通过以下方式设置。
#通过以下命令设置Stata Batch mode模式。
import ipystata
from ipystata.config import config_stata
config_stata(r'F:\Stata16\StataMP-64', force_batch=True)
如果屏幕中打印出IPyStata is loaded in batch mode.的字样，即代表设置成功。
在设置完成之后，需要重启Jupyter notebook，也即先点击菜单栏中的Kernel，再点击restart。
ps：设置只需要在首次运行IPyStata之前进行，之后除非帮Stata搬了家，否则无需再次设置。
2、IPyStata的使用
在进行完上述的准备之后，就可以在Jupyetr notebook上使用IPyStata的各种功能了。IPyStata的功能有很多，这里给大家介绍一些常用的功能。
2.1、小牛试刀--第一条命令
首先导入需要用的库：
import ipystata
import pandas as pd
之后，我们需要在每个cell的首行写上%%stata ，这样IPyStata就会把该cell里的内容翻译成Stata可识别的格式。注意与Stata无关的代码不要和%%stata放在同一个cell里哦！
下面，我们来进行一个简单的尝试：
%%stata
display "We love Stata&Python!"
结果如下：
image
除此之外，IPyStata有以下几种常用的命令，接下来我们会一一展示：
| 命令 | 命令缩写 | 功能 |
|---|---|---|
| --data | -d | 将jupyter notebook中的数据传到Stata |
| --output | -o | 将Stata中的数据传到jupyter notebook |
| --graph | -gr | 绘制图表 |
| --input | -i | 将Python列表作为宏导入到Stata |
| --getmacro | -gm | 将Stata定义的宏导入到Python字典之中（仅适用于Stata Automation模式） |
| --openstata | -os | 通过Python打开Stata窗口 |
2.2、将Python中的数据导入Stata
格式：%%stata -d dataframe名称
我们先创建一个关于武汉和黄冈人口数据的dataframe,命名为df_test，具体如下:
#注意与Stata无关的代码不要和%%stata放在同一个代码块里
data = {'Wuhan': {2015:1060.77,2016: 1076.62, 2017: 1089.29, 2018: 1108.1,2019:1121.2}, 'Huanggang': {2015:629.1,2016: 632.1, 2017: 634.1, 2018: 633,2019:633.3}}
df_test = pd.DataFrame(data)
df_test
image
接下来，将df_test读入Stata，并利用sum2docx进行描述性分析。sum2docx命令是由爬虫俱乐部开发的外部命令，该命令可以生成描述性统计结果并将输出到指定word文档里。如果之前没有安装此命令，可以直接在当前cell里通过ssc install sum2docx进行安装。
%%stata -d df_test
ssc install sum2docx,replace
sum2docx Wuhan Huanggang using d:/temp1.docx, replace stats(N mean(%9.2f) sd min(%9.0g) median(%9.0g) max(%9.0g))
image
需要注意不同于Stata，这里不会直接生成word文档的超链接，不过我们可以手动找到该文档，如下：
image
2.3、将Stata中的数据导出到Python
格式：%%stata -o dataframe名称
比如，我们可以使用Stata中的cntrade命令下载长江电力的交易数据，并放入名为stock_df的dataframe中。由于IPyStata的编码问题，我们需要将stknme这一列更改为UTF-8编码。具体如下：
#把长江电力的数据导出到stock_df之中
%%stata -o stock_df
cntrade 600900
replace stknme = ustrfrom(stknme, "utf-8", 1)
在新的cell之中，查看是否导入成功:
stock_df.head()
image
2.4、利用IPyStata绘制图形
格式：%%stata -gr -d dataframe名称
平时我们在Python绘图常常用到pyecharts等外部包，但如果你不熟悉这些用法，就可以借助-gr(--graph)命令帮助我们直接调用Stata进行绘图，示例如下：
%%stata -gr -d df_test
graph twoway scatter Wuhan index</pre>
image
2.5、将列表作为宏导入到Stata
格式：%%stata -i list名称
例子如下：
example_list = ['wuhan', 'zhengzhou','chengdu ','changsha']
%%stata -i example_list
foreach i in `example_list' {
dis "`i'"
}
ps:上述代码需分两个cell执行。
结果如下：
image
2.6、将Stata定义的宏导出到字典macro_dict
格式：%%stata -gm 宏的名称
例子如下：
%%stata -gm macro_1
local macro_1 Python Stata
print(macro_dict)
ps:上述代码需分两个cell执行
在上述代码中，我们先在Stata中定义了一个名为macro_1 的宏，通过使用IPyStata，可以将这个宏添加到Python中名为macro_dict的字典中，宏的名称与内容分别对应于字典的key与value：
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2.7、通过Python打开Stata窗口
格式：%%stata -os
在实际操作中，我们有时候会需要在Python完成一部分工作，并用Stata进行后续处理，使用%%stata -os可以大大方便我们的操作，直接打开Stata应用程序。示例如下：
%%stata --data df_test -os
graph twoway scatter Wuhan index
执行上述代码会将df_test导入的Stata中，并弹出Stata窗口绘制散点图，之后的相关操作都可以直接在Stata中进行，结果如下：
image
3、IPyStata的缺陷
很遗憾，目前在IPyStata对中文的处理不够友好，尽管对于数据集中的中文，可以参考本文2.3的内容进行转码处理，但是IPyStata目前无法识别中文文件名，中文路径等，也是使用过程中我们需注意的地方。
以上就是IPyStata常用功能的介绍了。如果想了解更多更详细的内容，可以前往Github上的[IPyStata主页] (https://github.com/TiesdeKok/ipystata)进学习~~
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