作者： 胡世亮 (河海大学)； 刘欣妍 (香港中文大学)
E-mail: hushiliang2018@hhu.edu.cn； liuxinyan@link.cuhk.edu.hk

此文是承接由何庆红同学完成的前半部分，尚需完善。数据处理-reshape命令一文读懂。

接下来，由我和胡世亮同学共同完成一些其他命令的介绍：

1. sreshape命令：快速reshape

首先笔者先来介绍一下 sreshape 命令的安装，该外部命令不能通过一般的ssc install安装，我们应该首先在stata命令窗口输入findit reshape，然后找到如下图所示的 sreshape 的安装命令，然后点击安装即可。https://fig-lianxh.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/reshape%E5%91%BD%E4%BB%A4Fig1%E5%88%98%E6%AC%A3%E5%A6%8D.png

sreshape和 reshape 有什么区别呢？官方给出的答案是，两个命令区别几乎不大， sreshape 的优势在于"speedier"和"sparser"。这也正是该命令前加"s"的原因。对于第一点优势，官方给的建议是当你在处理较大的数据，而 reshape 命令又需要等待很久时，你可以考虑采用 sreshape 命令，速度大概能快4-5倍左右，这个可以留给大家自己去试一下（语法命令与reshape完全一致)。

这里我们介绍一下 sreshape 的第二个优势就是在于它可以处理"更为稀疏"的数据，也即当你的数据缺失值较多时，你可以考虑使用 sreshape 。这里我们举一个例子，我们先用一般的 reshape 来看一下结果：

这里我们可以看出，转换成长型数据后，缺失值较多，那么我们来看下如果用 sreshape 是怎么样的：

从中我们可以看出 sreshape 提供了一个删掉缺失值的方法，同时 sreshape 还提供了missing(drop all) 和widevars(nonmissing)两条命令，都是可以快速删除缺失值提高我们reshape效率的，因此建议大家在处理大数据并且缺失值较多时，可以考虑使用 sreshape 命令。

2. fastreshape命令：针对大数据集的高效 reshape

首先， fastreshape 是外部命令，可以直接在命令窗口键入ssc install fastreshape, replace进行安装。

相比于 reshape 命令， fastrehape 命令具有怎样的优势呢？顾名思义， fastrehape 命令处理数据的速度更快。官方的解释是，针对大数据集， fastrehape 命令提供了一种更加快速的 reshape 方法。

fastrehape命令与 reshape 命令的语法基本一致，但还提供了一个 fast 的高级选项，通过不对 reshape 后的数据集进行排序，达到更加快速地 reshape 数据的目的。 默认情况下， fast 选项不启用。事实上，对 reshape 后的数据集进行排序是非常耗时和不必要的

从处理的速度看，几个命令的快慢排序如下：sreshape命令最快，其次是附加 fast 选项的 fastreshape 命令，接着是不附加 fast 选项的 fastreshape 命令，最后我们传统的 reshape 命令最慢。

由于数据集 reshape.dta非常小，相比于不附加 fast 选项，附加 fast 选项的 fastreshape 命令的优势不明显。但是，当我们处理非常大的数据集时，适合采用附加 fast 选项的 fastreshape 命令。

3. xpose命令：官方提供的数据转置命令

在这里，我们将官方提供的数据转置命令 xpose 也纳入本篇推文，并做简要介绍。

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