pandas.read_stata

pandas.read_stata(filepath_or_buffer, convert_dates=True, convert_categoricals=True, encoding=None, index_col=None, convert_missing=False, preserve_dtypes=True, columns=None, order_categoricals=True, chunksize=None, iterator=False) [source]

Чтение файла Stata в DataFrame

Параметры:

filepath_or_buffer : строка или объект-подобный файлу Путь к файлу .dta или объект, реализующий двоичную функцию read() convert_dates : булево, по умолчанию True Преобразовать переменные даты в временные значения DataFrame convert_categoricals : булево, по умолчанию True Считывать метки значений и преобразовывать столбцы в категориальные/факторные переменные encoding : строка, None или кодировка Кодировка, используемая для разбора файлов. None по умолчанию соответствует latin-1. index_col : строка, необязательно, по умолчанию: None Столбец, который нужно установить в качестве индекса convert_missing : булево, по умолчанию False Флаг, указывающий, следует ли преобразовывать пропущенные значения в их представления Stata. Если False, пропущенные значения заменяются nan. Если True, столбцы, содержащие пропущенные значения, возвращаются с типами данных object, а пропущенные значения представлены объектами StataMissingValue. preserve_dtypes : булево, по умолчанию True Сохранить типы данных Stata. Если False, числовые данные преобразуются к стандартным типам pandas для внешних данных (float64 или int64) columns : список или None Столбцы для сохранения. Столбцы будут возвращены в заданном порядке. None возвращает все столбцы order_categoricals : булево, по умолчанию True Флаг, указывающий, являются ли преобразованные категориальные данные упорядоченными. chunksize : целое число, по умолчанию None Возвращает объект StataReader для итераций, возвращает куски с заданным количеством строк iterator : булево, по умолчанию False Возвращает объект StataReader

Возвращает:

DataFrame или StataReader

Примеры

Чтение файла Stata dta:

>>> df = pandas.read_stata('filename.dta')

Чтение файла Stata dta в кусках по 10 000 строк:

>>> itr = pandas.read_stata('filename.dta', chunksize=10000)
>>> for chunk in itr:
>>>     do_something(chunk)