软件教程 | Jupyter&stata之stata



![](http://mdimg.yxj1010.top/xlbxs_ydt2.png)

目录:

一、什么是stata_kernel
二、如何安装stata_kernel
三、使用stata_kernel
四、卸载stata_kernel
五、疑难杂症解决

一、什么是stata_kernel

Github：kylebarron/stata_kernel

1. stata_kernel简介

Jupyter是一个用于交互式数据科学的开源生态系统，简单来说通过stata_kernel，用户可以为jupyter工具安装一个stata内核，再通过jupyter环境调用本地的stata应用，完成一系列在stata中可以进行的操作。

2. 为什么要使用stata_kernel

stata作为一个专业的数据分析和科学研究软件，虽然其有着众多的计量分析工具，且在回归分析等方面有着巨大的功能优势，但我始终觉得它的UI设计丑陋且不合理。

个人认为stata与SPSS最大的区别在于用户在使用过程中的操作逻辑不同：前者偏向于代码逻辑，操作快捷，自定义程度高，但有着一定的编程门槛；而后者偏向于UI操作，操作复杂，自定义程度及复用性不高，但胜在使用门槛较低。因此当代码逻辑的stata也开发出一套用于快捷操作的UI时，未免会让像我这样的使用者觉得有点狗尾续貂，本质上来说，我对stata的使用需求更多是在于其丰富多元的计量分析命令，我希望通过编写程序的方式去解决每一个数据分析问题，并且让这些程序在不同问题上可以简单迅速地复用（因此注释或笔记功能就显得非常重要），同时我还希望能将我解决问题的过程形成笔记或讲义，因此界面的美观程度以及可导出性也是我所重视的问题。

而在众多IDE工具中（pycharm、vscode等），jupyter工具（jupyternotebook或jupyterlab）在编程学习或数据分析方面一直有着独特的优势，其UI简洁明亮，其也是我目前最喜欢使用的一款IDE工具（尤其是在jupyterlab推出桌面版且兼容了插件管理器之后）；所以在jupyterlab中像开发python程序一般编写我的stata程序，并且能够实时调试或者记录笔记，就成为了我对stata使用的追求，而通过使用stata_kernel，便可以实现这一点！

3. stata_kernel与pystata的区别

熟悉stata的朋友应该知道，在stata17之后，官方推出了一种stata与python的全新交互方式，即通过在python环境中直接安装pystata模块，便能在python环境中直接调用stata17。而这正是二者的区别，stata_kernel以是jupyter环境内核的形式运行，而pystata则以python包的形式运行，这是两种不同的运行模式，即便我是在jupyter环境中运行python内核，从而运行stata代码，也与stata_kernel的方式运行stata代码截然不同。

当然，我们没有必要去区分二者的运行方式差异，毕竟一般情况下使用者仅仅关注最终的结果，在我目前的使用场景和体验中，我认为二者的差别或者优劣如下：

stata_kernel：

优势： 使用stata_kernel，我可以像在stata中一样去编写我的数据分析程序，并且可以随时插入markdown笔记，或者唤起stata程序（在stata_kernel中运行bro命令将会唤醒本地的stata应用，并在stata中呈现bro的结果）通过UI界面直接查看某些数据情况；同时我还可以通过安装jupyter插件，实现stata的语法高亮，使得我的代码美观易懂；
劣势： 使用stata_kernel，我无法如使用pystata一般地实现stata与python的交互。

pystata：

优势： 使用pystata，我可以轻松地实现python与stata的交互，比如我可以通过python命令清洗数据，再调用stata中丰富的数据分析指令进行计量分析，并使用python指令对分析结果进行美化和输出；这一系列操作将不会有任何割裂感，因为本质上我们都是在python环境中完成这些操作的；
劣势： 使用pystata，我们要调用stata语法时，将不得不在每一个cell中添加魔法指令%%stata，或使用复杂的stata.run("")语句去使stata命令生效；且由于此时的语法高亮仅作用于python语言，我们将不能正确对stata的语法进行高亮显示。

4. stata_kernel与pystata如何选择

如果你需要的是一个更加美观便捷，功能丰富的stata编辑器，那么使用stata_kernel即可；如果你更看重stata与python的交互功能，那么你应该使用pystata；如果你兼有两种需求，那么小孩子才做选择，大人当然全都要！

二、如何安装stata_kernel

1. 安装任意一个jupyter环境

推荐使用anaconda配置基础环境，再使用jupyterlab Desktop或者vscode引用anaconda配置好的环境内核，来作为你的IDE工具。

2. 自定义jupyter环境配置（可选）

注：以下命令，均假设你的基础环境是通过使用anaconda来配置的

2.1 Jupyter更改启动路径

打开Anaconda Prompt，在对应环境下运行jupyter notebook --generate-config，找到刚生成的配置文件jupyter_notebook_config.py，打开后找到#c.NotebookApp.notebook_dir = 语句，将其改为c.NotebookApp.notebook_dir = '自定义启动路径'，然后保存配置文件。

2.2 Jupyter更改中文语言

打开Anaconda Prompt，在对应环境下运行pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN，然后打开jupyterlab，选择"设置——语言——中文"，并重启内核。

3. 安装stata_kernel

3.1 注册stata

用管理员权限打开Windows PowerShell，然后运行以下指令：

cd "D:\ProgramData\Stata16"

.\StataMP-64.exe /Register

其中"D:\ProgramData\Stata17"为本地stata的安装地址，StataMP-64.exe为MP版本stata的启动程序名称，如果是SE版本则改为StataSE-64.exe即可

3.2 安装kernel

首先打开Anaconda Prompt，然后运行以下指令：

conda update conda

python -m pip install --upgrade pip

pip install stata_kernel

然后在本地查找.stata_kernel.conf文件（一般在C盘用户文件根目录），打开后将第二行改为stata_path = "D:\ProgramData\Stata17\StataMP-64.exe"，即本地stata程序的存放路径。

需要注意的是，如果电脑中更新了stata版本（比如我之前是从stata16更新到stata17），仅仅重装stata_kernel是不会自动更新stata_path的，需要将用户文件夹下的.stata14文件夹删除(即删除旧版的文件夹，这是一个隐藏文件夹)，再重装stata_kernel或手动修改stata_path才能继续关联。

最后再打开Anaconda Prompt，运行以下指令：

python -m stata_kernel.install

4. 安装stata语法高亮

打开Anaconda Prompt，运行以下指令：

jupyter labextension install jupyterlab-stata-highlight

三、使用stata_kernel

打开jupyterlab，选择stata内核，像编写python程序一样使用stata吧！

stata_kernel开发者文档

四、卸载stata_kernel

打开Anaconda Prompt，运行以下指令：

pip uninstall stata_kernel

jupyter kernelspec list

jupyter kernelspec remove stata

五、疑难杂症解决

1. 图像不显示问题

当本地使用的是stata17版本时，可能会出现在jupyter中运行stata画图指令时无法输出图像（仅会保存图像至本地并输出保存路径）的问题，这是因为Stata17引入了许多破坏与stata_kernel兼容性的变化。

尽管在2022年4月5日已有开发者mcaceresb修复了这一问题，但stata_kernel的原作者似乎对于这个项目已经不再上心且已经很久未进行维护，导致最新版的stata_kernel发行包仍停留在2020年发行的v1.12.2，因此我们无法通过pip的方式进行更新，但我们依然可以从github上下载最新的源代码在本地进行替换更新。

我们仅需在github上下载最新的stata_kernel包源文件，解压后将stata_kernel文件夹下的所有文件复制粘贴至当前开发环境中的stata_kernel安装目录（如我的路径是D:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\stata_kernel），并替换重复文件即可。

2. 运行stata代码时内核无响应

检查安装anaconda时是否已将当前将Anaconda相关文件路径添加到了系统Path中，若有缺失则补充添加，添加方式为右键点击计算机——属性——高级系统设置——高级——环境变量——系统变量——Path——编辑——新建，所需配置的环境路径如下：

安装路径\Anaconda（调用Python时需要）
安装路径\Anaconda\Scripts（调用conda自带脚本时需要）
安装路径\Anaconda\Library\mingw-w64\bin（使用C with python时需要）
安装路径\Anaconda\Library\usr\bin
安装路径\Anaconda\Library\bin（调用jupyter notebook动态库时需要）

例如，我添加的路径如下：

D:\ProgramData\Anaconda3

D:\ProgramData\Anaconda3\Scripts

D:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin

D:\ProgramData\Anaconda3\Library\usr\bin

D:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin

3. 其他疑难杂症

3.1 思路①：完全卸载并重装Anaconda

打开Anaconda Prompt，运行以下指令：

conda install anaconda-clean

anaconda-clean --yes

然后卸载anaconda并重新安装

3.2 思路②：完全卸载并重装stata

卸载stata_kernel——卸载stata——重装stata——重装stata_kernel