面對大數(shù)據(jù)時代，Stata16推出了Python接口，允許在Stata界面調(diào)用Python。為配合《高級計量經(jīng)濟學(xué)》課程的“編程專題”，本文將對Stata Function Interface（sfi）作簡要介紹，感興趣的同學(xué)可以適當(dāng)嘗試。

　　說到軟件交互，其實就是4個事情：

　　如何在Stata中啟動Python環(huán)境

　　如何將Stata的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為Python的數(shù)據(jù)類型

　　如何將Python的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)化為Stata的數(shù)據(jù)類型

　　如何將Python函數(shù)封裝在Stata命令中

　　先說幾句題外話。我個人認(rèn)為，Stata16的這項新功能意義并不大。一方面，Python早就可以調(diào)用Stata了，我們完全可以將Stata的命令封裝在Python命令中；另一方面，數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)化完全可以通過數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入導(dǎo)出來實現(xiàn)。正如我們經(jīng)常做的，用Python爬一組數(shù)據(jù)，然后保存為Excel工作表，最后用Stata讀取并建模。因此在我看來，Stata16提供Python接口，會將很多Stata鐵粉引向免費的Python，但對同時掌握Stata和Python的用戶卻毫無激勵。來都來了，我們簡單看看這個接口吧。

1 啟動Python環(huán)境

　　1.1 配置Stata與Python的關(guān)聯(lián)

　　首先，你需要在電腦上同時安裝好Stata和Python。如果你還沒有安裝Python，建議下載Anaconda，版本為3.X。地址如下：

　　https://www.anaconda.com/distribution/

　　假設(shè)我們將Anaconda安裝在D盤根目錄下，會發(fā)現(xiàn)Python軟件的地址為

　　?D:\Anaconda3\python.exe

　　打開Stata16，在命令欄輸入

set python_exec D:\Anaconda3\python.exe

　　Stata和Python就算關(guān)聯(lián)好了。

　　嘗試一下：在命令欄鍵入python，出現(xiàn)以下結(jié)果就算成功了。

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> 

　　1.2 進入Python環(huán)境

　　在Stata界面下進入Python環(huán)境的方式有3種：

　　完全進入

　　鍵入python可完全進入Python環(huán)境，命令提示符從.變?yōu)?gt;>>。此后，我們可以自由輸入Python代碼，直到輸入end命令退出該環(huán)境。舉例如下：

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> print('Hello NJUPT!')
Hello NJUPT!
>>> city = 'NJUPT'[:2]
>>> print('I LOVE', end=' '); print(city)
I LOVE NJ
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

　　半完全進入

　　鍵入python:可進入Python環(huán)境，但這種進入并不穩(wěn)定，一旦出現(xiàn)錯誤就會回到Stata環(huán)境中。舉例如下：

. python:
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> print('I am a teacher.')
I am a teacher.
>>> print(1/0)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero
-----------------------------------------------------------------------------------------
r(7102);

. 

　　非完全進入

　　在python:后直接鍵入一個或多個命令，可以在不跳出Stata環(huán)境的前提下，臨時性地執(zhí)行Python語法。舉例如下：

. python: print('I Love You.'); print('I Love You, too.')
I Love You.
I Love You, too.

　　非完全進入非常有用，能使我們在撰寫Stata小程序時直接調(diào)用Python的方法。

　　1.3 在Python環(huán)境下調(diào)用Stata

　　當(dāng)（半）完全地進入Python環(huán)境時，又如何臨時調(diào)用Stata命令呢？很簡單，使用stata:前綴即可。舉例如下：

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> stata: sysuse auto.dta, clear
(1978 Automobile Data)
>>> stata: regress price weight, nohead nocons
------------------------------------------------------------------------------
       price |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
------------- ----------------------------------------------------------------
      weight |   2.041977   .0926943    22.03   0.000     1.857238    2.226717
------------------------------------------------------------------------------
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

　　1.4 數(shù)據(jù)類型不兼容問題

　　剛拿到Stata16，我還無法完全摸清Stata和Python在數(shù)據(jù)類型上的兼容性，比如：

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> a = 1 1
>>> stata: display a
a not found
r(111);
>>> stata: scalar x = a
>>> stata: display x
2
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

　　為了保證代碼執(zhí)行的正確性，我們盡可能在兩種軟件的數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換上做到“全手動”。下一節(jié)可以幫助我們了解這種轉(zhuǎn)換的基本規(guī)律。

2 數(shù)據(jù)交互

　　本節(jié)介紹如何在Stata的數(shù)據(jù)類型和Python的數(shù)據(jù)類型之間進行轉(zhuǎn)換。其適用情境為：

　　數(shù)據(jù)已經(jīng)在Stata內(nèi)存（數(shù)據(jù)編輯器）中，但想要使用Python的方法；比如，我們已經(jīng)加載auto.dta數(shù)據(jù)集，但希望使用Python的matplotlib庫繪制一個以length為橫軸、weight為縱軸、price為尺寸的散點圖，并保存為dpi為300的png格式。

　　使用Python獲取數(shù)據(jù)或運算出數(shù)據(jù)結(jié)果，但想要使用Stata的命令；比如，我們通過tushare獲取財經(jīng)數(shù)據(jù)，但希望使用Stata進行Garch(1,1)估計，求出長期波動率。

　　當(dāng)然更復(fù)雜的是兩者間相互調(diào)用，一方的執(zhí)行結(jié)果決定了另一方的執(zhí)行內(nèi)容，反之亦然。

　　2.1 Stata Function Interface （sfi）

　　首先必須明確，sfi是一個Python庫，因此我們始終在Python環(huán)境下載入和使用它。sfi的文檔在以下地址中：

　　https://www.stata.com/python/api16/

　　從功能（而非模塊）上梳理SFI的命令，主要包括以下4類：

　　創(chuàng)建數(shù)據(jù)表的命令，主要包括設(shè)置樣本量和添加變量，形式上以add開頭

　　將Stata數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Python數(shù)據(jù)的命令，形式上以get開頭

　　將Python數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為Stata數(shù)據(jù)的命令，形式上以store或set開頭

　　其他命令，比如刪除變量、處理異常、管理內(nèi)存等

　　第4類命令其實很奇怪，我們完全不需要使用sfi庫中的相關(guān)命令，轉(zhuǎn)換之后使用Stata或Python自帶的功能處理就好。因此，我們主要介紹前3類。

　　2.2 add族

　　當(dāng)你希望將Python數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為Stata數(shù)據(jù)集時，這一步非常重要。因為此時，Stata內(nèi)存中什么也沒有，沒有數(shù)據(jù)、沒有變量、甚至沒有工作表；因此我們需要先告訴Stata，從Python轉(zhuǎn)過來的數(shù)據(jù)集有怎樣的“長”和“寬”，Stata才能準(zhǔn)確接納該數(shù)據(jù)集。

　　假設(shè)我們使用tushare庫獲取了浦發(fā)銀行的日線行情數(shù)據(jù)，我們必須先確定要將多長、多寬的數(shù)據(jù)放入Stata；本例中，我們希望放入全部的樣本（索引）和2個變量（trade_date/close），確定工作表大小的代碼如下：

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> import tushare as ts
>>> tsToken = 'f***7'
>>> pro = ts.pro_api(tsToken)
>>> df = pro.daily(ts_code='600000.SH')
>>> df.shape
(4000, 11)
>>> end

　　我們通過數(shù)據(jù)框的shape屬性了解到df數(shù)據(jù)框中有4000行（樣本）和11列（變量），根據(jù)我們的要求，最終進入Stata的是一個4000×2的數(shù)據(jù)集。接下來，我們就可以通過addObs和addVar*命令新建行列。

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> from sfi import Data       # 引入sfi.Data
>>> Data.addObs(len(df))       # 創(chuàng)建與df行數(shù)一致的樣本量
>>> Data.addVarStrL('Date')    # 創(chuàng)建字符串變量Date
>>> Data.addVarFloat('Price')  # 創(chuàng)建浮點型變量Price
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

　　打開數(shù)據(jù)編輯器，我們會看到工作表中已經(jīng)有兩個變量和4000行了，其中Date是空格，Price是缺失值符號.。其實，這兩步完全可以在Stata環(huán)境下完成，使用Python環(huán)境的優(yōu)勢在于我們有l(wèi)en函數(shù)可以確定df數(shù)據(jù)框的樣本量，這是一個動態(tài)過程。

　　2.3 store族

　　確定了工作表的長寬后，我們就可以使用store命令將Python數(shù)據(jù)存入Stata中。本例中，我們將df數(shù)據(jù)框中的trade_date列存入Stata的Date列，將df數(shù)據(jù)框中的close列存入Stata的Price列；操作如下：

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> Data.store('Date',None,df['trade_date'])
>>> Data.store('Price',None,df['close'])
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

　　我們來了解一下store命令的參數(shù)。store命令的形式為store(var, obs, val[, selectvar])。參數(shù)var表示目標(biāo)列名稱，可以是數(shù)值/字符串/列表/None；參數(shù)obs表示樣本量，可以是數(shù)值/列表/None，None列示全部樣本；參數(shù)val表示待存入的數(shù)據(jù)，要求是數(shù)組。selectvar是一個可選參數(shù)，默認(rèn)為None，表示對存入變量的選取。需要特別注意的是obs選項，因為沒有缺省值，我們不能省略None。

　　2.4 get族

　　get族命令用于Python讀取Stata數(shù)據(jù)（和一些非數(shù)據(jù)內(nèi)容）。根據(jù)讀取的數(shù)據(jù)類型差異，我們分成Data、Scalar、Matrix和Macro這4種主要類型來講：

　　Data.get和Data.getAsDict

　　因為Python是動態(tài)類型語言，因此不需要先確定數(shù)據(jù)的存儲類型和名稱。以讀取auto數(shù)據(jù)集為例：

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> from sfi import Data
>>> lst = Data.get('price weight length')        # 列表形式
>>> lst[0]
[4099, 2930, 186]
>>> dct = Data.getAsDict('price weight length')  # 字典形式
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(dct)                       # 轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)框
>>> df.head(1)
   price  weight  length
0   4099    2930     186
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

　　get命令提取出的數(shù)據(jù)是列表形式，丟失了列標(biāo)簽；getAsDict命令提取出的數(shù)據(jù)是字典形式，保留了列標(biāo)簽（鍵）。我個人建議使用后者，并及時保存為數(shù)據(jù)框格式。此外，當(dāng)我們只需要數(shù)據(jù)集中的單個值時，可以使用Data.getAt命令，該命令通過變量參數(shù)和索引參數(shù)確定唯一的位置并提取對應(yīng)元素。

　　Scalar.getValue和Scalar.getString

　　除了數(shù)據(jù)集外，我們還會在Stata中使用一些“單值”，比如常數(shù)、結(jié)果、參數(shù)值等等。我們使用sfi.Scalar模塊來讀取這些內(nèi)容。舉例如下：

. scalar s = "I Love You."
. display s
I Love You.
. quietly regress price weight length
. display e(r2)
.34756307

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> from sfi import Scalar
>>> Scalar.getString('s')     # 提取字符串
'I Love You.'
>>> Scalar.getValue('e(r2)')  # 提取數(shù)值
0.3475630724239044
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

　　當(dāng)我們需要重復(fù)使用Stata命令時，Python迭代可能比Stata自己的循環(huán)效率更高，提取并記錄單值就顯得格外重要。

　　Matrix.get

　　當(dāng)數(shù)據(jù)結(jié)果為矩陣時，我們使用Matrix.get命令實現(xiàn)提取。舉例如下：（接上例回歸結(jié)果）

. matrix list e(b)
e(b)[1,3]
        weight      length       _cons
y1   4.6990649  -97.960312   10386.541

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> from sfi import Matrix
>>> Matrix.get('e(b)')
[[4.699064878412987, -97.9603118181582, 10386.540540844977]]
>>> end
----------------------------------------------------------------------------------------- 

　　單使用Matrix.get命令會丟失矩陣的行列名稱，因此Stata還提供了Matrix.getColNames和Matrix.getRowNames來提取行列名稱。與Data.getAt類似，我們也可以通過Matrix.getAt命令提取矩陣中的單個元素，注意該命令的參數(shù)有3個，分別是矩陣名、行和列。

　　Macro.getLocal和Macro.getGlobal

　　在Stata中，Macro被稱為“宏”，分為局部宏（local）和全局宏（global）兩種；宏名稱在細(xì)分類中不能重復(fù)，但局部宏和全局宏的名稱可以相同（實際上只是命名時相同，存儲時并不同）。同樣，我們可以通過Macro.getLocal和Macro.getGlobal獲取宏。舉例如下：

. local x 1 1
. display `x'
2

. python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> from sfi import Macro
>>> Macro.getLocal('x')          # 切記：宏是即用即解的
'1 1'
>>> Macro.getGlobal('e(model)')  # ereturn的宏是全局宏
'ols'
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

3 小結(jié)

　　正如上文所言，我們的最終目的是將Python的方法封裝到Stata程序中，或者將Stata的命令封裝到Python函數(shù)中。當(dāng)我們實現(xiàn)了數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換后，封裝命令就一點也不難了。

　　但以我剛接觸的感受來講，Stata16的SFI真的非常蠢，寫到這里我竟一時間不知道如何解釋下去：

　　變量的長度不能自適應(yīng)，我們必須先通過set obs或addobs來確定樣本量

　　Python的數(shù)據(jù)框（來自pandas）和Stata的數(shù)據(jù)集之間不能直接轉(zhuǎn)換

　　變量要先創(chuàng)建再填充，目標(biāo)數(shù)據(jù)類型需要手動設(shè)置，缺少獲取變量名稱列表的函數(shù)

　　缺少獲取數(shù)字-文字對照表的函數(shù)，也沒有提取全部命令結(jié)果（包括圖形命令結(jié)果）的函數(shù)

　　特別地，如果我們希望將Stata數(shù)據(jù)集完整的讀入Python或反過來，我個人建議使用Excel工作表作中介。效率上差一點，但節(jié)約很多代碼。舉例如下：

. python // Stata-> Python
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> import pandas as pd
>>> stata: sysuse auto.dta
(1978 Automobile Data)
>>> stata: export excel price weight length using "D:\auto.xlsx" if rep78!=., firstrow(variables) replace
>>> df = pd.read_excel(r'd:\auto.xlsx',header=0)
>>> df.head(1)
   price  weight  length
0   4099    2930     186
>>> end
-----------------------------------------------------------------------------------------

. python // Python -> Stata
----------------------------------------------- python (type end to exit) ---------------
>>> import tushare as ts
>>> import pandas as pd
>>> tsToken = 'f***7'
>>> pro = ts.pro_api(tsToken)
>>> df = pro.daily(ts_code='600000.SH')
>>> df.to_excel(r'd:\quotes.xlsx',header=True,index=False)
>>> stata: import excel "D:\quotes.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow
(11 vars, 4,000 obs)
>>> end

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文章作者： 金融系程老師（微信公眾號）

　　最后，啟發(fā)大家去讀一讀SFI的手冊，我留下了set族命令沒有介紹。這是一類在Python中設(shè)定Stata單值、暫元、矩陣等元素的命令，使用方法和get族非常類似，希望同學(xué)們有空去了解一下。

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