Stata-根据变量中的值分配不同的变量

对不起，这个标题让人困惑。希望下面是清楚的

我使用的是Stata，我想将值1赋给一个变量，该变量取决于不同变量中的值。我有20个顺序变量，还有20个相应的变量。例如，如果order1=3，我想分配variable3=1。下面是一个片段，如果每个变量只有3个，那么最终的数据集将是什么样子

现在我用两个循环来做这件事，但我必须用另一个循环来做这件事，再经过9次，再加上我要用几百个数据文件来做这件事。我想提高效率

  forvalues i = 1/20 {
   forvalues j = 1/20 {
     replace variable`j' = 1 if order`i'==`j'
   }
  }

是否可以使用order'i'的值直接分配变量[order'i'value]？然后我就可以摆脱上面的j循环了。像这样的

  forvalues i = 1/20 {
     replace variable[`order`i'value] = 1 

  }

谢谢你的帮助

*****2月2日补充澄清** 我把我的问题和数据集简化得太多了，因为我提出的解决方案很有效，但没有达到我真正想要做的。谢谢你们三位提出的解决方案。我在我的岗位上不够清楚

要澄清的是，我的数据没有每个订单的一对一对应关系#赋值变量#a 1（如果没有缺失的话）。例如，order1=3的第一个观察值variable1不应该得到1，variable3应该得到1。我在最初的帖子中没有提到的是，我实际上正在检查其他条件，将其设置为1

为了了解更多的背景，我正在按出生顺序（第一个孩子、第二个孩子等）统计不同年龄母亲的出生情况。所以在数据中，每一行都是一个女人，每一个顺序都是出生的数字（顺序1=3，这是她的第三个孩子）。相应的变量#s是计数（变量#表示该妇女有一个出生顺序为#的孩子）。我在帖子中提到，我在公元前9次这样做，我是为5岁年龄组（15-19；20-24；等等）做的。因此，第一组变量#是15-19岁女性按顺序出生的数量；第二组变量#是20-24岁女性按顺序出生的数量。在这之后，我用不同的方式（通过女性教育、地理等）总结了这些数字

因此，对于附加循环，我所做的事情更像这样

forvalues k = 1/9{
  forvalues i = 1/20 {
   forvalues j = 1/20 {
     replace variable`k'_`j' = 1 if order`i'==`j' & age`i'==`k' & birth_age`i'<36
   }
  }
}

值k=1/9时的

{
对于值i=1/20{
For值j=1/20{
如果顺序'i'='j'和年龄'i'='k'和出生年龄'i'i将
重塑
两次，则替换变量'k''uj'=1。首先
重塑
为
长
，然后在
上条件
变量
！缺失（顺序）
，然后
重塑
回到
宽

* generate your data
clear
set obs 3
forvalues i = 1/3 {
    generate order`i' = .
        local k = (3 - `i' + 1)
        forvalues j = 1/`k' {
            replace order`i' = (`k' - `j' + 1) if (_n == `j')
        }
}
list


*. list
*
*     +--------------------------+
*     | order1   order2   order3 |
*     |--------------------------|
*  1. |      3        2        1 |
*  2. |      2        1        . |
*  3. |      1        .        . |
*     +--------------------------+

* I would rehsape to long, then back to wide
generate id = _n
reshape long order, i(id)
generate variable = !missing(order)
reshape wide order variable, i(id) j(_j)
order order* variable*
drop id
list


*. list
*
*     +-----------------------------------------------------------+
*     | order1   order2   order3   variab~1   variab~2   variab~3 |
*     |-----------------------------------------------------------|
*  1. |      3        2        1          1          1          1 |
*  2. |      2        1        .          1          1          0 |
*  3. |      1        .        .          1          0          0 |
*     +-----------------------------------------------------------+

我将
重塑
两次。首先
重塑
到
长
，然后将
变量
条件设置为
！缺失（顺序）
，然后
重塑
回到
宽

* generate your data
clear
set obs 3
forvalues i = 1/3 {
    generate order`i' = .
        local k = (3 - `i' + 1)
        forvalues j = 1/`k' {
            replace order`i' = (`k' - `j' + 1) if (_n == `j')
        }
}
list


*. list
*
*     +--------------------------+
*     | order1   order2   order3 |
*     |--------------------------|
*  1. |      3        2        1 |
*  2. |      2        1        . |
*  3. |      1        .        . |
*     +--------------------------+

* I would rehsape to long, then back to wide
generate id = _n
reshape long order, i(id)
generate variable = !missing(order)
reshape wide order variable, i(id) j(_j)
order order* variable*
drop id
list


*. list
*
*     +-----------------------------------------------------------+
*     | order1   order2   order3   variab~1   variab~2   variab~3 |
*     |-----------------------------------------------------------|
*  1. |      3        2        1          1          1          1 |
*  2. |      2        1        .          1          1          0 |
*  3. |      1        .        .          1          0          0 |
*     +-----------------------------------------------------------+

使用一个简单的
forvalues
循环和
generate
和
missing（）
比其他建议的解决方案（到目前为止）要快几个数量级。对于这个问题，你只需要一个循环就可以遍历完整的变量列表，而不是像原始帖子中那样需要两个。下面的一些代码显示了这两个点

*----------------- generate some data ----------------------

clear all
set more off

local numobs 60

set obs `numobs'

quietly {
forvalues i = 1/`numobs' {
    generate order`i' = .
        local k = (`numobs' - `i' + 1)
        forvalues j = 1/`k' {
            replace order`i' = (`k' - `j' + 1) if (_n == `j')
        }
}
}

timer clear

*------------- method 1 (gen + missing()) ------------------

timer on 1

quietly {
    forvalues i = 1/`numobs' {
        generate variable`i' = !missing(order`i')
    }
}

timer off 1

* ----------- method 2 (reshape + missing()) ---------------

drop variable*

timer on 2

quietly {
    generate id = _n
    reshape long order, i(id)
    generate variable = !missing(order)
    reshape wide order variable, i(id) j(_j)
}

timer off 2

*--------------- method 3 (egen, rowmax()) -----------------

drop variable*

timer on 3

quietly {
// loop over the order variables creating dummies
forvalues v=1/`numobs' {
    tab order`v', gen(var`v'_)
}


// loop over the domain of the order variables 
// (may need to change)
forvalues l=1/`numobs' { 
    egen variable`l' = rmax(var*_`l')
    drop var*_`l'
}
}

timer off 3

*----------------- method 4 (original post) ----------------

drop variable*

timer on 4

quietly {
forvalues i = 1/`numobs' {
    gen variable`i' = 0

    forvalues j = 1/`numobs' {
        replace variable`i' = 1 if order`i'==`j'
    }
}
}

timer off 4

*-----------------------------------------------------------

timer list

定时程序给出

. timer list
   1:      0.00 /        1 =       0.0010
   2:      0.30 /        1 =       0.3000
   3:      0.34 /        1 =       0.3390
   4:      0.07 /        1 =       0.0700

其中，
timer 1
是简单的
gen
，
timer 2
是
重塑
，
timer 3
是原始帖子的
egen，rowmax（）
，以及
timer 4

您只需要一个循环的原因是Stata的方法是对数据库中的所有观察执行命令，从顶部（第一个观察）到底部（最后一个观察）。例如，
variable1
是根据
order1
是否缺失而生成的；这是针对两个变量的所有观察值进行的，没有显式循环

我想知道你是否真的需要这样做。对于未来的问题，如果你有进一步的目标，我认为一个好的策略是在你的帖子中提到它

注意：我重复使用了其他海报答案中的代码。
使用简单的
forvalues
循环，使用
generate
和
missing（）。对于这个问题，您只需要一个循环就可以遍历完整的变量列表，而不是像原始帖子中那样需要两个。下面是一些显示这两个点的代码

*----------------- generate some data ----------------------

clear all
set more off

local numobs 60

set obs `numobs'

quietly {
forvalues i = 1/`numobs' {
    generate order`i' = .
        local k = (`numobs' - `i' + 1)
        forvalues j = 1/`k' {
            replace order`i' = (`k' - `j' + 1) if (_n == `j')
        }
}
}

timer clear

*------------- method 1 (gen + missing()) ------------------

timer on 1

quietly {
    forvalues i = 1/`numobs' {
        generate variable`i' = !missing(order`i')
    }
}

timer off 1

* ----------- method 2 (reshape + missing()) ---------------

drop variable*

timer on 2

quietly {
    generate id = _n
    reshape long order, i(id)
    generate variable = !missing(order)
    reshape wide order variable, i(id) j(_j)
}

timer off 2

*--------------- method 3 (egen, rowmax()) -----------------

drop variable*

timer on 3

quietly {
// loop over the order variables creating dummies
forvalues v=1/`numobs' {
    tab order`v', gen(var`v'_)
}


// loop over the domain of the order variables 
// (may need to change)
forvalues l=1/`numobs' { 
    egen variable`l' = rmax(var*_`l')
    drop var*_`l'
}
}

timer off 3

*----------------- method 4 (original post) ----------------

drop variable*

timer on 4

quietly {
forvalues i = 1/`numobs' {
    gen variable`i' = 0

    forvalues j = 1/`numobs' {
        replace variable`i' = 1 if order`i'==`j'
    }
}
}

timer off 4

*-----------------------------------------------------------

timer list

定时程序给出

. timer list
   1:      0.00 /        1 =       0.0010
   2:      0.30 /        1 =       0.3000
   3:      0.34 /        1 =       0.3390
   4:      0.07 /        1 =       0.0700

其中，
timer 1
是简单的
gen
，
timer 2
是
重塑
，
timer 3
是原始帖子的
egen，rowmax（）
，以及
timer 4

您只需要一个循环的原因是Stata的方法是对数据库中的所有观察执行命令，从顶部（第一个观察）到底部（最后一个观察）。例如，
variable1
是根据
order1
是否缺失而生成的；这是针对两个变量的所有观察值进行的，没有显式循环

我想知道你是否真的需要这样做。对于未来的问题，如果你有进一步的目标，我认为一个好的策略是在你的帖子中提到它

注意：我重用了其他海报答案中的代码。
这里有一个更简单的方法（仍然需要2个循环）：

下面是一个更简单的方法（仍然需要2个循环）：

是否只想标记（使用1）非缺失的观察值？我想用1或0标记所有观察值。所有缺失的顺序变量都得到0（我已经在此处未显示的代码中将变量的初始值设置为0）。感谢分享您的解决方案！我终于有机会仔细查看这些帖子，我把问题简化得太多了。我已经对我的原始帖子进行了编辑以澄清问题。我仍然无法准确理解您想要的内容。请向我们展示一个您的初始和最终数据集的代表性示例。您提到“计数”和“s