我们已经在前面两篇推文中，介绍了egen与9个函数命令的搭配，在这一系列的最后一篇，小编给大家介绍最后几个搭配。

egen与ends搭配可以将一个字符串拆分开来：

sysuse auto,clear

keep make

egen name_1 = ends(make),punct(" ") head//以空格为分隔符，head表示将第一个分隔符前面的字符串提取出来

egen name_2 = ends(make), tail  //默认以空格为分隔符，tail表示将第一个分隔符后面的字符串提取出来

egen name_3 = ends(make), last  //默认以空格为分隔符，last表示将最后一个分隔符后面的字符串提取出来

list in 11/20

结果如下：

如果不设定punct()，则默认以空格为分隔符。此外，大家可以着重注意一下第十七行的内容”Chev. Monte Carlo”，因为它有两个空格，有助于大家的理解以上的程序。

当egen与concat搭配时，可以将两个或多个变量以指定的字符连接起来，从而生成一个新的字符型变量。如果连接的变量是一个数值型变量，则它将会被转为字符型。对于数值型数据，还可以用format选项设定数据的显示格式，指定decode表示显示数值型数据的值标签。

sysuse auto,clear

keep price foreign

label list

在auto数据中，foreign是有值标签的数值型变量， 0表示Domestic,1表示Foreign。

gen price_p=concat(price foreign),punct("-")  //以"-"为连接符，默认为显示数据的值。

egen price_f=concat(price foreign),decode punct("-") format(%7.2f) //显示值标签,设定数值型变量的显示格式为保留两位小数

egen price_m=concat(price foreign),decode punct("-") format(%7.2f) maxlength(4) //限制标签显示的长度

list in 1/10

结果如下：

其中，punct(“-”)表示两个变量之间以“-”连接，若不设定，则两个变量直接相连；decode表示显示变量的值标签；format(%7.2f)设定变量price的显示格式为保留两位小数；maxlength()设定标签的最大显示长度。

接下来，我们分别用gen与egen对变量进行分组，来查看二者之间有何区别：

webuse egenxmpl6, clear

keep sex race smokes

gen a=group(sex)  //赋值其中一个类别为1，另一个为缺失值，缺失值不参与分组分组

egen a_1=group(sex) //赋值其中一个类别为1，另一个为2，缺失值不参与分组

gen b=group(sex race)  //对sex race两个变量进行分组

可以看到， gen与group搭配，不能对sex race两个变量进行分组，这时候group就需要与egen结合使用了。

egen b=group(sex race)  //生成一个按race、sex分组的变量，默认情况下，缺失值不参与分组

egen b_1=group(race sex), missing  //缺失值参与分组

egen c=group(race sex smokes)  //对race sex smokes分组

list in 1/10

结果如下：

可以看到，如果用gen与group搭配来对sex分组，缺失值就和Female分到了一组，这并不是我们想要的结果，并且如果我们想要让缺失值也参与分组，这个搭配也不能满足我们的需求，此外，gen只能对一个变量进行分组，不能根据多个变量进行分组。而egen与group搭配，不仅可以对一个或多个变量分组，并且可以让缺失值也参与分组。

请 注意，如果对多个变量进行分组，分组的顺序是按照变量的排列顺序。例如，变量b是按照sex、race进行分组，那么分组的顺序 为：Female White 、Female Black、Male White、Male Black。变量b_1是按照race、sex进行分组，那么分组的顺序为：第一 组：White Female ；第二组：White Male；第三组：Black Female；第四 组：Black Male。也就是说变量的先后顺序不同，分组的顺序也是不相同的。

上边我们已经提到group与gen和egen结合使用的区别，这里，我们再给大家指出它们在分组上的另一个不同点。

clear

set obs 20

gen A=1+int(15*uniform()) //随机生成1-15的随机观测值

sort A  //按照A的大小排序

gen a=group(4)  //按照A的总观测值个数来分组

egen a_1=cut(A),group(4)  //按照A的对应分位点来分组

egen p_1=pctile(A),p(25) //生成mpg的第25分位点的数值

egen p_2=pctile(A),p(50) //生成mpg的第50分位点的数值

egen p_3=pctile(A),p(75) //生成mpg的第75分位点的数值

egen p_4=max(A)  //生成A的最大观测值

list

结果如下：

请大家仔细观察输出结果，gen a=group(4)只是将20个观测值数分成了4组(如果之前不对变量A进行排序，则按照原始数据的排列进行分组)，但是第十行和第十一行的相同观测值6分别被分到了第二组和第三组，这样的结果不是我们想要的，这个时候，我们就可以用egen的 这个搭配了。它的分组原理是根据观测值的分位点进行的，由上图得，它20个变量分成了如下四组：[ 1，3)， [ 3，6)， [6，10.5)， [10.5，14)，这是一个左闭右开的范围。此时，我们再观察观测值“6”都被分到了第三组。这样就能很好地进行正确的分组了。

好啦，终于给大家介绍完了这么多与egen搭配的命令，是不是发现egen好用得不行？当你下次发现gen命令不能满足你的要求时，试试egen吧！

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