python就是胶水语言，啥文件基本都能读取，而且pandas作为数据分析最好用的包，其功能自然也很多，可以读取各种数据文件。
本次就来演示一下怎么读取stata文件，和spss文件，他们不仅储存了数据和变量，还储存了变量的标签对应的含义，这也可以读取出来。
读取stata文件：
stata文件的后缀名是.dta，他的数据类似csv文件，但是只看英文变量名不知道什么意思。
但是会有标签这东西：
所以我们需要读取数据，还需要处理标签。先处理标签。
先导入包：
import numpy as np
import pandas as pd读取每个变量名称和对应的中文标签：
# 读取Stata文件的元数据
metadata = pd.io.stata.StataReader('cfps2020person_202306.dta')
# 获取变量标签的字典
variable_labels = metadata.variable_labels()
for var, label in variable_labels.items():print(f"Variable '{var}' has label '{label}'")
这么多变量，我们只需要一些变量，所以我们就把对应的中文名放入一个列表，然后过滤一下：
a=['工作总收入(元/年)','每周工作时间(小时/周)','雇主性质','雇主是个体工商户','是否有编制','工作地点','工作收入满意度','工作时间满意度','一般工作7的单位/雇主性质','加载变量：受访者性别','加载变量：最近一次调查最高学历','年龄','上哪类初中','上哪类高中','上哪类大专','上哪类本科','读硕士是脱产还是在职'
,'读博士是脱产还是在职','是否小学毕业','是否初中毕业'
,'是否高中毕业','是否大专毕业','是否本科毕业','是否硕士毕业','是否博士毕业','当前婚姻状态',]filtered_labels = {key: value for key, value in variable_labels.items() if value in a}这样这里面就只有我们需要的变量名称和对应的中文标签了。我们下面正式读取数据然后进行筛选。
其实读取stata也很简单，和读取csv和excel差不多，
df=pd.read_stata('cfps2020person_202306.dta',convert_categoricals=False).replace('不适用',np.nan)\
.replace(-8,np.nan).replace(-1,np.nan).replace(77,np.nan).replace(-2,np.nan)
df.head() 
替换了一些数值为空是因为他们都是不合法的值。
然后过滤出来我们需要的变量：
df=df[filtered_labels.keys()]
df.info()
然后查看对应的中文标签
{key: value for key, value in variable_labels.items() if key in df1.columns}
修改一下名称，数据就可以用了。
df=df.set_axis(['年龄','性别','最高学历','婚姻状态','雇主性质','工作地点','工作收入满意度','工作时间满意度','每周工作时间(小时/周)','工作总收入(元/年)'],axis=1)读取SPSS数据
spss数据是.sav文件后缀，并且数据也有对应的标签
spss数据也可以直接读取：
data1=pd.read_spss('数据1.0.sav').drop(columns=['VAR00001'])
data1
变量名称没问题，但是变量不是数值，是文本，spss里面可以显示数值，这个怎么处理呢？
用pyreadstat这个包
import pyreadstat
df, meta = pyreadstat.read_sav('数据1.0.sav')
df=df.drop(columns=['VAR00001'])
# 查看所有变量的标签
print(meta.variable_value_labels)
df.head()
可以看到每个数值对应的中文含义都在这个文件里面。pyreadstat读取后就直接是数值型数据了。
spss里面很多999之类的数据是缺失值，所以可以这样处理：
# 将这些特定值替换为 NaN
missing_values = [98, 99, 9999996, 9999997, 9999998, 9999999]
df.replace(missing_values, np.nan, inplace=True)
df.shape
如果你想改变数据的含义，让他们数值映射为不同的含义，可以新自定义一个字典，写入spss数据，
new_mapping={'看电影': {5.0: '每天', 4.0: '一周数次', 3.0: '一月数次', 2.0: '一年数次或更少', 1.0: '从不'}, '幸福感': {1.0: '非常不幸福', 2.0: '比较不幸福', 3.0: '说不上幸福不幸福', 4.0: '比较幸福', 5.0: '非常幸福', 98.0: '不知道', 99.0: '拒绝回答'},'社会交往': {1.0: '几乎每天', 2.0: '一周1到2次', 3.0: '一个月几次', 4.0: '大约一个月1次', 5.0: '一年几次', 6.0: '一年1次或更少', 7.0: '从来不', 98.0: '不知道', 99.0: '拒绝回答'},'性别': {1.0: '男', 2.0: '女'}, '教育水平': {1.0: '没有受过任何教育', 2.0: '私塾、扫盲班', 3.0: '小学', 4.0: '初中', 5.0: '职业高中', 6.0: '普通高中', 7.0: '中专', 8.0: '技校', 9.0: '大学专科（成人高等教育）', 10.0: '大学专科（正规高等教育）', 11.0: '大学本科（成人高等教育）', 12.0: '大学本科（正规高等教育）', 13.0: '研究生及以上', 14.0: '其他（请注明）'},'健康状况': {1.0: '很不健康', 2.0: '比较不健康', 3.0: '一般', 4.0: '比较健康', 5.0: '很健康', 98.0: '不知道', 99.0: '拒绝回答'}, '当前婚姻状况': {1.0: '未婚', 2.0: '已婚', 3.0: '离婚/丧偶'}, '家庭年收入': {9999996.0: '收入高于百万位数', 9999997.0: '不适用', 9999998.0: '不知道', 9999999.0: '拒绝回答'}}pyreadstat.write_sav(df, '洗好的data.sav', variable_value_labels=new_mapping)数据和对应的标签含义都写入了，很方便。
