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 файлоподобный объект Путь к файлу .dta или объект, реализующий двоичную функцию read() convert_dates : boolean, по умолчанию True Преобразование переменных даты в значения времени DataFrame convert_categoricals : boolean, по умолчанию True Чтение меток значений и преобразование столбцов в категориальные/факторные переменные encoding : строка, None или кодировка Кодировка, используемая для разбора файлов. По умолчанию latin-1. index_col : строка, необязательно, по умолчанию: None Столбец, который нужно установить в качестве индекса convert_missing : boolean, по умолчанию False Флаг, указывающий, нужно ли преобразовывать пропущенные значения в их представления Stata. Если False, пропущенные значения заменяются на nan. Если True, столбцы, содержащие пропущенные значения, возвращаются с объектными типами данных, и пропущенные значения представляются объектами StataMissingValue. preserve_dtypes : boolean, по умолчанию True Сохранение типов данных Stata. Если False, числовые данные преобразуются к типам pandas по умолчанию для внешних данных (float64 или int64) columns : список или None Столбцы для сохранения. Столбцы будут возвращены в указанном порядке. None возвращает все столбцы order_categoricals : boolean, по умолчанию True Флаг, указывающий, упорядочены ли преобразованные категориальные данные. chunksize : целое число, по умолчанию None Возвращает объект StataReader для итераций, возвращает фрагменты с заданным количеством строк iterator : boolean, 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 частями по 10 000 строк:

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