我希望通过 Python 将许多 .CSV 文件转换为 .DTA 文件的过程自动化。 .DTA 文件是由 Stata Statistics 语言处理的文件类型。
但是，我还没有找到一种方法来执行此操作。
R 语言有write(.dta)，它允许将 R 中的数据帧转换为 .dta 文件，并且通过 RPy 从 Python 到 R 语言的端口，但我不知道如何使用 RPy 访问 R 中的 write(.dta) 函数。
有什么想法吗？
【问题讨论】：
您需要用于 Python 的 rpy2 以及安装在 R 中的 foreign 包。您可以通过启动 R 并输入 install.packages("foreign") 来做到这一点。然后，您可以退出 R 并返回 Python。
然后这个：
import rpy2.robjects as robjects
robjects.r("require(foreign)")
robjects.r('x=read.csv("test.csv")')
robjects.r('write.dta(x,"test.dta")')
您可以根据需要从 Python 变量构造传递给 robjects.r 的字符串，例如：
robjects.r('x=read.csv("%s")' % fileName)
【讨论】：
（从my answer to a previous question复制粘贴）
pandas DataFrame 对象现在有一个“to_stata”方法。所以你可以这样做
import pandas as pd
df = pd.read_stata('my_data_in.dta')
df.to_stata('my_data_out.dta')
免责声明：第一步很慢（在我的测试中，读取 51 MB 数据大约需要 1 分钟 - 另请参阅 this question），第二步会生成一个文件比原来的大（在我的测试中，大小从 51 MB 到 111MB）。 Spacedman 的答案可能看起来不那么优雅，但它可能更有效。
【讨论】：