【PandasでStataファイル作成】pandas.io.stata.StataWriter.write_fileを徹底解説！

pandas.io.stata.StataWriter.write_file 関数は、pandas DataFrame オブジェクトを Stata の .dta 形式でファイルに書き出すためのものです。Stata は統計分析やデータ管理に広く使用されているソフトウェアであり、.dta 形式は Stata でネイティブに扱えるデータ形式です。

使い方

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter('data.dta')

# DataFrame オブジェクトを書き込み
writer.write_file(df)

# ファイルを閉じる
writer.close()

オプション

write_file 関数は、いくつかのオプション引数を受け取ります。

• format: 'stata113', 'stata100' などの Stata ファイル形式を指定できます。デフォルトは 'infer' です。
• compression: 'gzip', 'bz2' などの圧縮形式を指定できます。デフォルトは 'infer' です。
• write_index: True に設定すると、インデックスを書き込みます。デフォルトは False です。
• convert_dates: True に設定すると、日付列を Stata 形式に変換します。デフォルトは False です。

詳細

• write_file 関数は、ファイルパスだけでなく、ファイルオブジェクトも受け取ることができます。
• StataWriter オブジェクトは、複数の DataFrame オブジェクトを書き込むことができます。

• 日付列を含む DataFrame を Stata 形式で書き込む場合:

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01']), 'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter('data.dta')

# convert_dates オプションを True に設定
writer.write_file(df, convert_dates=True)

# ファイルを閉じる
writer.close()

• インデックス付きの DataFrame を Stata 形式で書き込む場合:

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']}, index=pd.Index(['row1', 'row2', 'row3']))

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter('data.dta')

# write_index オプションを True に設定
writer.write_file(df, write_index=True)

# ファイルを閉じる
writer.close()

• pandas.io.stata モジュールは、Stata ファイルの読み取りと書き込みを可能にする他にも、Stata 形式のデータセットを操作するためのさまざまな機能を提供しています。

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import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter('data.dta')

# DataFrame オブジェクトを書き込み
writer.write_file(df)

# ファイルを閉じる
writer.close()

オプション引数の使用例

この例では、convert_dates オプションを使用して日付列を Stata 形式に変換し、write_index オプションを使用してインデックスを書き込みます。

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'date': pd.to_datetime(['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01']), 'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter('data.dta')

# convert_dates オプションを True に設定
writer.write_file(df, convert_dates=True)

# write_index オプションを True に設定
writer.write_file(df, write_index=True)

# ファイルを閉じる
writer.close()

圧縮形式の指定

この例では、compression オプションを使用してgzip圧縮形式で書き込みます。

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter('data.dta', compression='gzip')

# DataFrame オブジェクトを書き込み
writer.write_file(df)

# ファイルを閉じる
writer.close()

Stata ファイル形式の指定

この例では、format オプションを使用してStata 113形式で書き込みます。

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter('data.dta', format='stata113')

# DataFrame オブジェクトを書き込み
writer.write_file(df)

# ファイルを閉じる
writer.close()

複数の DataFrame オブジェクトの書き込み

StataWriter オブジェクトは、複数の DataFrame オブジェクトを書き込むことができます。

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを作成
df1 = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'col3': [4, 5, 6], 'col4': ['d', 'e', 'f']})

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter('data.dta')

# 複数の DataFrame オブジェクトを書き込み
writer.write_file(df1)
writer.write_file(df2)

# ファイルを閉じる
writer.close()

ファイルオブジェクトへの書き込み

write_file 関数は、ファイルパスだけでなく、ファイルオブジェクトも受け取ることができます。

import pandas as pd
import io

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# ファイルオブジェクトを作成
f = io.BytesIO()

# StataWriter オブジェクトを作成
writer = pd.io.stata.StataWriter(f)

# DataFrame オブジェクトを書き込み
writer.write_file(df)

# ファイル内容を文字列として取得
data = f.getvalue().decode('utf-8')

# ファイルを閉じる
f.close()

print(data)

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代替方法の選択肢

1. openpyxl モジュールを使用する
   

   openpyxl モジュールは、Excel ファイルの読み書きを可能にするライブラリです。Stata 形式のファイルは、本质的に Excel ファイルと互換性があるため、openpyxl を使用して Stata 形式のファイルを作成することができます。

import pandas as pd
import openpyxl

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# Workbook オブジェクトを作成
wb = openpyxl.Workbook()

# Worksheet オブジェクトを作成
ws = wb.active

# DataFrame データを Worksheet に書き込む
ws.append(df.columns.tolist())
for row in df.itertuples():
    ws.append(row[1:])

# ファイルを保存
wb.save('data.dta')

1. pystata モジュールを使用する
   

   pystata モジュールは、Stata ファイルの読み書きを専門としたライブラリです。pandas.io.stata.StataWriter.write_file 関数よりも柔軟性と制御性に優れています。

import pandas as pd
import pystata

# DataFrame オブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['a', 'b', 'c']})

# StataDataset オブジェクトを作成
dset = pystata.StataDataset.from_pandas(df)

# ファイルを保存
dset.save('data.dta')

1. CSV 形式で書き出し、Stata で読み込む
   

   CSV 形式は汎用性の高いデータ形式であり、Stata でも読み込むことができます。

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトを CSV 形式で書き出す
df.to_csv('data.csv', index=False)

# Stata で CSV ファイルを読み込む
# Stata コマンド: import delimited "data.csv", clear

それぞれの方法の比較

方法	利点	欠点
openpyxl	Excel と互換性がある	pystata や CSV 形式よりも処理速度が遅い
pystata	柔軟性と制御性に優れている	openpyxl や CSV 形式よりも習得難易度が高い
CSV	汎用性が高い	Stata 形式のすべての機能をサポートしていない

pandas.io.stata.StataWriter.write_file 関数は、シンプルで使いやすい方法ですが、より柔軟性と制御性を求める場合は pystata モジュールを検討し、汎用性を重視する場合は CSV 形式での書き出しと Stata での読み込みを検討することをお勧めします。

• 上記以外にも、Stata ファイルを操作するためのライブラリはいくつか存在します。