在实际操作中，我们常常需要依据研究的需要将原始的数据重新合，stata常用的数据重新组合的命令有xpose（转置）、reshape（转换）、stack（堆砌）、cross（交叉）等。命令很简单，但关键在于灵活应用。

下面以肖教授提出的问题为例，介绍如何用reshape命令灵活的重新组合数据。

肖教授的原始数据结构是这样的：数据主要包括三部分内容，permno是独特的公司代码（类似于中国的股票代码）；vc1-vc3是该公司上市前投资于该公司的风投列表；car1-car3是不同时间窗口内的累积收益率。如下图所示。

现在想研究每个风投在不同时间窗口内的累积收益率，也就是想把数据变成如下这种格式：

在达到最终目的之前，我们先将问题简化，假如数据只包括permno和vc1-vc3（如下图所示）

把它重新组合成这样的格式（如下图）

小编相信绝大部分读者都会做，只需要用reshape long vc,i(permno) j(n)命令就可以了。

那么，想把car1-car3和vc以及permno一一对应起来，应该怎么做呢？其实做法很简单，命令还是reshape long vc,i(permno) j(n)。

这是因为，在长数据和宽数据的转换中，对于没有转换的变量，会按照原本的数据对应关系一一列出来。以肖教授的数据为例，在原始的excel文件中，permno（13407）的car1是-0.1989424，那么，在只对vc转换而未对car转换的情况下，所有permno（13407）所对应的car1都是-0.1989424，如下图所示。

这样，我们就基本达到目的了，剩下的就是做一些细微的调整。

由于permno（13407）的风投有3个（vc1-vc3），permno（14499）的风投只有2个（vc1-vc2），所以在reshape后会有一段vc是空的，此时只需要用drop 命令将这部分删掉就可以。

完整的代码是这样的：

import excel Stata_Question.xlsx, firstrow clear

reshape long vc ,i(permno) j(n)

drop if vc == ""

order vc n permno

要达到这样的效果，可以使用不同的方法，比如可以使用循环语句，但用reshape会更简洁一些。