不使用Stata软件将dta文件转换为csv

有没有办法将

dta

文件转换为

csv

我的计算机上没有安装Stata版本，因此无法执行以下操作：

File --> "Save as csv"

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我没有尝试过，但是如果您知道Perl，您可以使用该模块为您转换文件

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该模块有一个命令行工具，可以“将Stata 8和Stata 10.dta文件转换为csv”

您可以通过R：

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对于StataStatTransfer是一个在Stata、Excel（或csv）、SAS等之间轻松移动数据的程序。它非常用户友好（不需要编程技能）。见www.stattransfer.com

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如果您使用该程序，请注意，您必须选择“ASCII/文本分隔符”来处理.csv文件，而不是.xls文件，您可以使用StatTransfer、R或perl（如其他人所述）进行处理，但StatTransfer的成本为$$，并且R/perl具有学习曲线。
AM统计软件提供了一个免费的、菜单驱动的统计程序，可以从所有版本的Stata打开和转换Stata.dta，请参见：

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R方法将可靠地工作，并且它几乎不需要了解R。请注意，使用外部包的转换将保留数据，但可能会引入差异。例如，在转换没有主键的表时，主键和相关列将在转换过程中插入

我建议：

library(foreign)
write.table(read.dta(file.choose()), file=file.choose(), quote = FALSE, sep = ",")

对于那些有Stata（即使询问者没有）的人，您可以使用：

outsheet生成一个以制表符分隔的文件，因此您需要指定如下所示的

逗号

选项

outsheet [varlist] using file.csv , comma

此外，如果要删除默认包含的标签

outsheet [varlist] using file.csv, comma nolabel

帽尖至：

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调用的Python数据分析库具有读取Stata文件的功能

安装

Pandas

后，您只需执行以下操作：

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.io.stata.read_stata('my_stata_file.dta')
>>> data.to_csv('my_stata_file.csv')

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惊人！

使用R在几乎任何数据格式之间进行转换的另一种方法是使用包

• 从安装R并打开R
• 使用

  Install.packages（“rio”）

• 加载rio库，然后使用

  convert（）

  函数：

  library("rio")
  convert("my_file.dta", "my_file.csv")
  

---

此方法允许您在多种格式（例如Stata、SPSS、SAS、CSV等）之间进行转换。它使用文件扩展名推断格式并使用适当的导入包进行加载。有关详细信息，请参阅。

SPSS也可以读取.dta文件并将其导出到.csv，但这需要花钱。PSPP是SPSS的开放源代码版本，它比较粗糙，可能还可以读取/导出.dta文件。

在Python中，可以使用它来读取.dta文件tata数据集。此外，上述函数还有一个包装器，可用于直接从web读取Stata文件：

尽管如此，上述两项都依赖于的使用，它现在是一个遗留函数，已被弃用。因此，现在应始终使用新函数

根据

stata.py

的版本，从版本

0.23.0

起，支持以下功能：

Stata数据文件版本：

• 104
• 105
• 108
• 111
• 113
• 114
• 115
• 117
• 118

有效编码：

• ascii码
• 美国ascii码
• 拉丁语-1
• 拉丁语1
• iso-8859-1
• iso8859-1
• 8859
• cp819
• 拉丁语
• 拉丁语1
• L1

正如其他人所指出的，该函数可以用于将文件保存到磁盘中。相关函数也可以保存数据 作为文本文件

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编辑：

以下详细信息来自Stata 15.1中的帮助dtaversion：

        Stata version     .dta file format
        ----------------------------------------
               1               102
            2, 3               103
               4               104
               5               105
               6               108
               7            110 and 111
            8, 9            112 and 113
          10, 11               114
              12               115
              13               117
              14 and 15        118 (# of variables <= 32,767)
              15               119 (# of variables > 32,767, Stata/MP only)
        ----------------------------------------
        file formats 103, 106, 107, 109, and 116
        were never used in any official release.

Stata version.dta文件格式
----------------------------------------
1               102
2, 3               103
4               104
5               105
6               108
7110和111
8、9、112和113
10, 11               114
12               115
13               117
14和15118（#变量32767，仅Stata/MP）
----------------------------------------
文件格式103、106、107、109和116
从未在任何官方版本中使用过。

一些提到的SPSS、StatTransfer不是免费的。R和Python（也在上面提到）可能是您的选择。但就个人而言，我想推荐Python，它的语法比R直观得多。您只需在Python中使用几个带Pandas的命令行即可读取和导出大多数常用的数据格式：

作为pd进口熊猫

df=pd.read\u stata（'YourDataName.dta'）

df.to_csv（'YourDataName.csv'））

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我相信有一种方法。如果指定了.DTA文件的格式，它可以成为一个简单的编程练习。它是二进制的，我不知道如何从中得到它。顺便说一句，下面是Stata对.DTA文件的结构的分解，这可能对提取数据元素有用：这是付费的，但你可以下载试用如果您使用的是Stata 13

.dta

文件，则que不起作用。您应该使用有问题的技术。@huntaub感谢huntaub，更新的答案澄清了这一点，即12向下。完整初学者注意：从

库开始（haven）

我相信这对那些已经有过R经验的人来说非常有效，但对于那些没有经验的人（比如我），这可能会让人沮丧。我花了一个多小时的时间在谷歌上搜索和反复试验，才弄清楚你必须安装的所有不同的软件包，然后才真正起作用。@KennyLJ我是R的新手，发现这很容易。只需运行

install.packages（“rio”）

很好。哇，我真不敢相信熊猫会支持斯塔塔：这对我来说确实有用。非常简单，可以从

library("rio")
convert("my_file.dta", "my_file.csv")

        Stata version     .dta file format
        ----------------------------------------
               1               102
            2, 3               103
               4               104
               5               105
               6               108
               7            110 and 111
            8, 9            112 and 113
          10, 11               114
              12               115
              13               117
              14 and 15        118 (# of variables <= 32,767)
              15               119 (# of variables > 32,767, Stata/MP only)
        ----------------------------------------
        file formats 103, 106, 107, 109, and 116
        were never used in any official release.