Stataファイルの値ラベルを解析: 手動、Pandas、代替ライブラリによる方法徹底比較

pandas.io.stata.StataReader.value_labels は、Stata ファイルの値ラベルを読み込み、辞書形式で返します。値ラベルは、数値コードを人間が理解しやすいラベルに変換するために使用されます。

使い方

import pandas as pd

# Stata ファイルを読み込む
df = pd.read_stata('data.dta')

# 値ラベルを読み込む
value_labels = df.reader.value_labels

# 特定の変数の値ラベルを取得する
variable_name = 'income'
value_labels[variable_name]

出力例

{1: 'Low', 2: 'Medium', 3: 'High'}

詳細

特定の変数の値ラベルを取得するには、変数名をキーとして value_labels 辞書にアクセスします。
値ラベルの値は、人間が理解しやすいラベルを表します。
値ラベルのキーは、数値コードを表します。
値ラベルは、dict 型のデータ構造です。
value_labels は、各変数名とそれに対応する値ラベルの辞書を返します。

例

上記の例では、data.dta という名前の Stata ファイルを読み込み、income という変数の値ラベルを取得しています。

value_labels[variable_name] というコードは、value_labels 辞書から variable_name に対応する値ラベルを取得します。

この例では、income 変数の値ラベルは {1: 'Low', 2: 'Medium', 3: 'High'} です。これは、income 変数の値 1 は "Low"、値 2 は "Medium"、値 3 は "High" に対応することを意味します。

値ラベルの詳細については、Stata のドキュメントを参照してください。
.val ファイルが存在しない場合、value_labels は空の辞書を返します。
値ラベルは、Stata ファイルの .val ファイルに格納されています。

例 1: 特定の変数の値ラベルを取得する

import pandas as pd

# Stata ファイルを読み込む
df = pd.read_stata('data.dta')

# 値ラベルを読み込む
value_labels = df.reader.value_labels

# 特定の変数の値ラベルを取得する
variable_name = 'income'
value_labels[variable_name]

出力例

{1: 'Low', 2: 'Medium', 3: 'High'}

例 2: すべての変数の値ラベルをループ処理する

import pandas as pd

# Stata ファイルを読み込む
df = pd.read_stata('data.dta')

# 値ラベルを読み込む
value_labels = df.reader.value_labels

# すべての変数の値ラベルをループ処理する
for variable_name, value_labels in value_labels.items():
    print(f"Variable: {variable_name}")
    print(f"Value labels: {value_labels}")

出力例

Variable: income
Value labels: {1: 'Low', 2: 'Medium', 3: 'High'}

Variable: education
Value labels: {1: 'Less than high school', 2: 'High school', 3: 'Some college', 4: 'College degree'}

例 3: 値ラベルを使用してカテゴリ変数をダミー変数に変換する

import pandas as pd

# Stata ファイルを読み込む
df = pd.read_stata('data.dta')

# 値ラベルを読み込む
value_labels = df.reader.value_labels

# 特定の変数の値ラベルを取得する
variable_name = 'income'
value_labels = value_labels[variable_name]

# カテゴリ変数をダミー変数に変換する
dummy_variables = pd.get_dummies(df[variable_name], prefix=variable_name, drop_first=True)

# ダミー変数をデータフレームに追加する
df = df.join(dummy_variables)

この例では、income 変数をダミー変数に変換しています。get_dummies 関数は、値ラベルを使用して各カテゴリを個別のダミー変数に変換します。

詳細については、pandas のドキュメントを参照してください。
これらの例は、pandas.io.stata.StataReader.value_labels の基本的な使用方法を示しています。

stata.read_stata パッケージを使用する

stata パッケージは、Stata ファイルを読み書きするための別のライブラリです。このパッケージには、value_labels 属性を使用して値ラベルを読み込むことができる StataReader クラスが含まれています。

import stata.read_stata as sr

# Stata ファイルを読み込む
with sr.StataReader('data.dta') as reader:
    df = reader.read()

# 値ラベルを読み込む
value_labels = reader.value_labels

手動で値ラベルを解析する

Stata ファイルの .val ファイルには、値ラベルの定義が格納されています。このファイルを解析することで、手動で値ラベルを読み込むことができます。

import pandas as pd

# Stata ファイルを読み込む
df = pd.read_stata('data.dta')

# .val ファイルを開く
with open('data.val', 'r') as f:
    value_labels = {}
    for line in f:
        if line.startswith('value '):
            variable_name, value_labels[variable_name] = line.strip().split(' ', 2)

# 特定の変数の値ラベルを取得する
variable_name = 'income'
value_labels[variable_name]

カスタム関数を作成する

独自のニーズに合わせた値ラベルを読み込むカスタム関数を作成することもできます。

import pandas as pd

def read_value_labels(filename):
    value_labels = {}
    # 独自のロジックを使用して値ラベルを読み込む

    return value_labels

# Stata ファイルを読み込む
df = pd.read_stata('data.dta')

# カスタム関数を使用して値ラベルを読み込む
value_labels = read_value_labels('data.val')

# 特定の変数の値ラベルを取得する
variable_name = 'income'
value_labels[variable_name]

どの方法を選択するべきか

どの方法を選択するかは、ニーズと要件によって異なります。

Stata ファイルの詳細な構造 を理解している場合は、手動で値ラベルを解析することを検討してもよいでしょう。
より多くの制御 が必要な場合は、stata パッケージまたはカスタム関数を使用する方がよいでしょう。
シンプルで使いやすい 方法が必要な場合は、pandas.io.stata.StataReader.value_labels を使用する方がよいでしょう。

上記以外にも、pystata や rio などのライブラリを使用して Stata ファイルの値ラベルを読み込むことができます。