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2024-03-07 18:43:35

stata命令详解-import(export) excel - 简书

a命令详解-import(export) excel - 简书登录注册写文章首页下载APP会员IT技术stata命令详解-import(export) excelHobbit的理查德关注赞赏支持stata命令详解-import(export) excel1. 前言

在目前工作中，用stata清洗及分析数据，感觉很顺滑。无奈不少同学因为help文件里的英文望而却步。

带着学习和分享的目的，根据工作经验，给大家整理一些常用以及不太常用但很有用的命令，并对该命令的help文件进行有侧重的详解。

2. 命令及获取

import(export) excel：导入（导出）excel文件,系统自带命令

3. 描述

import excel: 导入excel数据至stata软件。

import excel filename, describe ：显示excel文件中每个sheets(工作表)的数据范围。

export excel：将数据保存为excel文件。

上述三个命令可运用于.xls和.xlsx文件。

import excel和export excel

在windows，mac和linux系统上均支持。

如果导入和导出的filename没有加扩展名，则默认为.xls.

例如，import excel auto先检索导入auto.xls，再检索导入auto.xlsx。

import excel限制导入的.xlsx文件大小，不超过40M，如果文件太长，导入时间会较长。

4. 语法

*导入excel文件

import excel [using] filename [, import_excel_options]

*导入excel文件中的部分变量（字段）

import excel extvarlist using filename [, import_excel_options]

*描述excel文件中每个sheets(工作表)的数据范围

import excel [using] filename, describe

*导出数据为excel文件

export excel [using] filename [if] [in] [, export_excel_options]

*保存部分变量（字段）的数据为excel文件

export excel [varlist] using filename [if] [in] [,

export_excel_options]

[,]：中括号里的为额外选项命令，按需求添加，而添加选项记得加英文逗号,

filename（文件名）：如果语法中只有文件名，则默认文件格式为.dta；如果文件名中有空格，记得用双引号""将该目录名字括起来。

5. 选项

import_excel_options 的选项：

sheet("sheetname")：添加该选项，导入特定的工作表，工作表名称为sheetname。不添加该选项，默认导入第一个工作表。最短可缩写成sh("sheetname")。

cellrange([start][:end])：添加该选项，指定导入工作表中的数据范围，例如，cellrange(A1:C23)。最短可缩写成cellra([start][:end])。

firstrow：添加该选项，指定excel数据中的第一行为变量名。①本选项不能在import excel extvarlist using filename中使用。②若通过cellrange([start][:end])指定了导入数据的范围，则加firstrow后指定数据范围的第一行为变量名。③import excel会将第一行转为stata有效的变量名（如以A,B,C等命名），原数据内容则变为变量标签。最短可缩写成first。

case(preserve|lower|upper)：添加该选项，结合选项firstrow，可以对第一行的英文变量名进行大小写转换。不添加该选项，则默认保持原样。例如，excel中的字段名为Ab，添加选项case(preserve)后，stata中变量名为Ab，最短可缩写成case(pre)；添加选项case(lower)后，stata中变量名为ab，最短可缩写成case(l)；添加选项case(upper)后，stata中变量名为AB，最短可缩写成case(u)。

allstring：添加该选项，强制导入的excel文件中的所有数据都转为字符串型数据。最短可缩写成all。

clear：添加该选项，使得在导入excel文件前清除现在内存中的数据。

local(“locale”)：结合命令import excel使用，但不显示在对话框中。添加该选项，指定工作簿使用的语言环境。可能会在使用扩展的ASCII字符集时需要此选项。此选项对Microsoft Windows无效。默认语言环境是UTF-8。

export_excel_options的选项：

主要选项：

sheet(“sheetname”)：添加该选项，保存excel数据至指定工作表，工作表名称为sheetname。如果名为sheetname的工作表不存在，则新建名为sheetname的工作表。如果不添加该选项，则默认保存至excel文件中的第1个工作表。最短可缩写成sh("sheetname")。

cell(start)：添加该选项，指定保存的数据开始的位置。若不添加该选项，则默认从第一行第一列开始存数据。

sheetmodify：添加该选项，导出数据至excel时，数据范围外的单元格内容不改变。本选项不能和sheetreplace或者replace结合使用。最短可缩写成sheetmod。

sheetreplace：添加该选项，在导出数据至excel前，将excel的工作表中的内容清除。本选项不能和sheetmodify或者replace结合使用。最短可缩写成sheetrep。

firstrow(variables|varlables)：添加firstrow(variables)选项，指定导出excel数据的第一行为变量名，最短可缩写成firstrow(var)。；添加firstrow(varlables)选项，指定导出excel数据的第一行为变量标签，最短可缩写成firstrow(varl)。

nolabel：添加该选项，导出excel数据时，数值型数据以数值展示，而不是值标签展示。最短可缩写成nol。

replace：添加该选项，替换现有的excel文件。本选项不能和sheetmodify或者sheetreplace结合使用。

高级选项：

datestring("datetime_format")：添加该选项，导出所有日期时间型变量时，以日期时间格式的字符串形式展现。最短可缩写成date。

missing("repval")：添加改选项，导出excel数据时，将缺失值以 repval 展示，repval自定义，可以是数值也可以是字符串。最短可缩写成miss。

local(“locale”)：结合命令export excel使用，但不显示在对话框中。添加该选项，指定工作簿使用的语言环境。可能会在使用扩展的ASCII字符集时需要此选项。此选项对Microsoft Windows无效。默认语言环境是UTF-8。

6. 举例

*调入数据auto.dta

webuse auto

调入数据.png

*导出数据为auto.xls，将变量名作为第一行的字段名

export excel auto, firstrow(variables)

导出数据.png

*导入auto.xls文件数据，同时清除现有内存数据，将第一行作为变量名

import excel auto.xls, firstrow clear

*查看数据情况

describe

导入数据.png

*导入auto.xls文件数据，同时清除现有内存数据，将第一行作为变量名，而且导入数据范围为A1:D70,即导入前4列数据

import excel auto.xls, cellrange(:D70) firstrow clear

*查看数据情况

describe

导入部分数据.png

*调入数据auto.dta

webuse auto, clear

*导出数据为auto.xls，不包括变量名

export excel auto.xlsx

导出.xlsx数据.png

*导出指定变量数据至auto.xls，并替换现有auto.xls数据

export excel make mpg weight using auto, replace

导出指定变量数据.png

7. 菜单

*导入excel

File > Import > Excel spreadsheet (.xls;.xlsx)

*导出excel

File > Export > Data to Excel spreadsheet (.xls;.xlsx)

8. 存储的结果

import excel filename, describe存储如下结果：

r(N_worksheet)：excel文件中的工作表的数量

r(worksheet_#)：excel文件中第#个工作表的名字

r(range_#)：excel文件中第#个工作表的数据范围

9. 补充

导入和导出文件可考虑第一次通过点击菜单实现，保存好语法，之后再用就可以直接修改了。

实例：

批量导出数据

*按照yxmc（院校名称）字段情况，导出不同院校的数据

*将变量yxmc的值存至暂元level中

levelsof yxmc,local(level)

*循环level中的值

foreach x of local level {

*preserve和restore之间的操作可恢复

preserve

*保留yxmc为level中的值的数据

keep if yxmc=="`x'"

*导出excel数据至D:\excel\分院校-`x'.xlsx，其中，`x'为level中的值，并且将变量标签作为第一行字段名，数值型数据以数值展示，而不是值标签。

export excel using D:\excel\分院校-`x'.xlsx, firstrow(varlabels) nolabel

restore

}

一次性导入多个Excel

*将目标文件夹设定为工作路劲

cd D:\excel

*用暂元files提取所有后缀为xlsx的文件名

local files: dir "." file "*.xlsx"

*循环files，按原文件名保存成dta文件

foreach file in `files'{

import excel using "`file'", firstrow case(lower) clear

save "`file'.dta",replace

}

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stata导入Excel不同的表sheet总是出现invalid 'firstrow' - Stata专版 - 经管之家(原人大经济论坛)

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import excel "D:\stata15\reach_data\0-各省教育支出占GDP百分比.xlsx",sheet("original"),firstrow, clear

save "D:\stata15\reach_data\各省教育支出占GDP百分比原始数据.dta",replace

以上代码导入了一张Excel表，其中一个sheet叫original，想把第一行作为变量，但总是提示：

invalid 'firstrow'

我看了文档help，里面明明有firstrow ，为什么啊？求指点

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关键词：invalid

EXCEL

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Stata小白系列之一：调入数据 - 知乎

Stata小白系列之一：调入数据 - 知乎首发于连玉君Stata专栏-连享会切换模式写文章登录/注册Stata小白系列之一：调入数据连玉君计量经济学话题下的优秀答主作者：谢作翰 | 连玉君 Stata连享会主页 || 视频 || 推文连享会-知乎推文列表Note: 助教招聘信息请进入「课程主页」查看。因果推断-内生性专题 ⌚ 2020.11.12-15 主讲：王存同 (中央财经大学)；司继春(上海对外经贸大学) 课程主页：https://gitee.com/arlionn/YG | 微信版 http://qr32.cn/BlTL43 (二维码自动识别) 空间计量专题 ⌚ 2020.12.10-13 主讲：杨海生 (中山大学)；范巧 (兰州大学) 课程主页：https://gitee.com/arlionn/SP | 微信版 https://gitee.com/arlionn/DSGE (二维码自动识别) 连享会 5000+ 学员感触：前：实证结果出来了，我却不知如何下笔 …… 后：系统掌握了工具，我从容前行 ……编者按：从本期开始，Stata 连享会将推出「Stata小白系列」推文，介绍数据导入、命令语法等 Stata 入门知识，以帮助各位尽快掌握 Stata 的基本操作。目录概念区分调入本地标准文件调入全部数据调入部分变量调入部分样本调入具有某些特征的样本调入网络文件调用 stata 自带数据库—— sysuse 命令调入stata 手册在线数据 ——webuse set命令Wooldridge， Greene 等经典教科书范例数据获取——bcuse命令调用联邦储备经济数据库 (FRED)——freduse & import fred大杀器 copy 命令——从下载地址直接储存文件或复制网页文本信息第二篇调入ASCII数据读取ASCII数据 —— insheet命令读取无固定格式命令 ——infile命令读取固定格式数据——infix调入excel数据—— import excel & xls2dta0 从一个概念区分开始：打开&调入数据使用 stata 的第一步是打开文件，但这一简单动作也是有所讲究的。严格来说，使用打开是不确切的。stata 在内存中分配了一块空间，用于存储调入的数据，而这份数据其实是存储于硬盘或网络上的数据文件的复制品而已，除非使用 save 命令将其保存到硬盘上，硬盘中数据文件是不受任何影响的。小白上路，从细节做起！1. 调入本地 Stata 格式数据文件命令：use [varlist] [if] [in] using filename [, clear nolabel ] 解释：use 是打开数据的命令语句，varlist 代表变量名称，if 是条件语句，用于限定样本范围；in 是范围语句，很少用using filename 代表数据文件路径和名称。1.1 调入文件中全部数据如果想要调入 usaauto 数据文件中的全部数据，输入标准命令如：use "D:\360Downloads\PanDownload\操作数据\教程数据\chap02\date.dta", clear 说明：use 是表示调入的命令语句，引号中 D:\360Downloads\PanDownload\操作数据\教程数据\chap02\date.dta 则指定了数据文件的路径。1.2 调入文件中部分变量有时，并不需要将数据文件中的所有变量全部调入，因为原始数据内容丰富，含有很多变量，而研究可能只涉及其中的几个变量。所以若只调入usaauto 文件中的 make 和price 这两个变量，应该使用如下命令：use make price using "C:\data\usaauto.dta" 这个命令中 use make price 部分表示需要打开 make 和 price 两个变量， using “C:\data\usaauto.dta” 部分表示打开的数据文件路径及名称，如果用户使用此命令打开其他数据文件，所应用的命令相似，只需要把表示文件名称和变量的具体内容修改即可1.3 调入文件中部分样本有时，原始数据文件的样本数量过于庞大，例如人口普查的数据动辄千百万，可是一般的研究大部分不需要全部的样本，只需要部分样本即可，所以这时候只需要打开部分样本。例如，若只需要调入 usaauto 数据文件中第五到第十个样本的数据，可以使用如下命令：use "C:\data\usaauto.dta" in 5\10 解释：use "C:\data\usaauto.dta" 表示调入的数据文件名称及路径，in 5\10 表示选取的样本序号，即选取第 5-10 行观察值。1.4 调入具有某些特征的样本有时，原始数据将不同特征的样本混杂在一起，而现实的研究却要求将不同的样本分开研究，例如分别研究男性、女性的情况，城市、农村的经济问题，等等。这时就需要只调入具有这些特征的样本数据进行分析，在这个试验中，调入 usaauto 文件中进口车样本数据的命令为：use "C:\data\usaauto.dta" if foreign==1 解释：这个命令语句中最重要的就是 if 语句，该命令执行的结果就是让 stata 仅仅读入符合条件的样本数据。在本例中， foreign==1 就表示是进口车，所以调入的数据就是进口车的数据。连享会最新专题直播2. 调入 Stata 自带范例数据文件2.1 sysuse 命令：调用 stata 内置数据集安装 Stata 时，会自带一些供练习所用的范例数据集。在命令窗口中输入如下命令可以查看完整的文件列表：help dta_examplesstata 内置有以上数据集供我们使用，在练习命令时我们不必舍近求远。例如，auto 数据集大名鼎鼎，笔者在不少教程中见过。由于 auto 数据库同时备份在根目录下 (D:\stata15\ado\base/a/)，所以我们可同时用 use 或 sysuse 直接调用。显然，由于使用 use 需指定文件路径，较为繁琐，我们通常都是直接使用 sysuse 命令调入这些内置的数据文件。以 cancer.dta 数据为例，如图所示，若想使用 use 命令调用，则需指定具体的存储路径：use "D:\stata15\ado\base/c/cancer.dta", clear 相比之下，若用 sysuse 命令，则可以直接调入：sysuse "cancer.dta", clear cancer数据库调用2.2 调入在线数据 —— webuse set 命令不要见识了内置数据集就心满意足了，因为接下来的资源更加强大。Stata 手册里使用的诗句都可以使用 webuse 命令直接下载、使用。数据集列表信息如下：help dta_manuals 手册资源如图所示，以上手册，简单直译了一下，读者可以自取所需，点击进入后会有命令介绍与配套数据库。上述手册配套的所有数据库都可以用 webuse 直接调入。webuse 的特点是可以直接在线导入网上数据而不需指定具体网络路径，因为 web set 已经默认设定了网络地址为 stata 官网的手册地址。举例：use http://www.stata-press.com/data/r15/lifeexp, clear 可以简写为webuse lifeexp, clear 输入 webuse query 命令，我们可以看到当前默认设定的网址：. webuse query

(prefix now "http://www.stata-press.com/data/r15") 更改默认地址使用 webuse set 可以更改默认地址，以便下载特定网址中的 Stata 数据文件。若需恢复默认网址设定，只需执行 webuse set ，后面不加网络路径。2.3 bcuse 命令——Wooldridge， Greene 等经典教科书范例数据获取bcuse 由波士顿大学 Baum 教授编写，提供了波士顿学院 Economics 实验室中使用的许多 Stata 格式数据集。包括 Wooldridge的导论， Greene 的计量分析等经典教科书范例数据。可以使用 ssc install bcuse, replace 命令下载并安装该命令。以伍德里奇《导论》中的数据集为例带大家简单探索一番。输入如下命令，打开 bcuse 的帮助文件，可以看到该命令能够下载的所有数据集的列表链接地址：help bcuse 亦可在命令窗口中直接输入如下命令打开网页：view browse "http://fmwww.bc.edu/ec-p/data/wooldridge/datasets.list.html" 截取部分网页信息如下：Wooldridge data sets如果有些命令是以zip保存的，只需再文件名后面加上.zip即可,如：bcuse 401k.zip2.4 调用联邦储备经济数据库 (FRED)—— freduse & import fred fed 是由圣路易斯联邦储备银行 (Federal Reserve Bank of st . Louis) 维护的联邦储备经济数据库 (FRED)。该数据库提供了数十万个时间序列资料，用以衡量经济和社会活动的方方面面。在 stata14 使用的命令为 freduse ，需要先用 ssc install freduse, replace 命令下载。Stata 15 中提供了 import fred 命令用于快捷地导入 fred 上存储的数据。使用详情参见：链接1；链接2。第二篇大杀器 copy 命令——从下载地址直接储存文件或复制网页文本信息调入ASCII数据读取ASCII数据 —— insheet命令读取无固定格式命令 ——infile命令读取固定格式数据——infix调入excel数据—— import excel &xls2dta3. 大杀器 copy 命令——从下载地址直接储存文件或复制网页文本信息基本语句： copy filename1 filename2 [, options]filename1 是要复制的来源文件地址, filename2 是存放的新文件地址，可以是一个附带路径的本地文件名也可以是一个网络链接地址。当文件路劲比较复杂，比如含空格时要用双引号将两个路径包围。options 功能 public定义了 filename2 对所有用户可读; replace 若 filename2 的文件已存在，则替换它copy 命令的作用包括：文件搬家：就是将硬盘上的一个文件搬到另一个地方，此时两个文件名都为本地路径文件，还可对文件改名下载网上的文件，比如一些论文，上市公司年报，数据等，只要知道他们的 url 就能用 copy 获取，以 copy 为基础有更高级的命令，如 cntrade 命令就是用 copy 直接读取网易财经的股价历史数据爬虫的基础下面，以功能 2 为例为大家示范找到一篇关于 stata 教程文章， Creating a do-file ，地址比较复杂，使用引号包围，用 copy 将其保存在指定磁盘，并将其命名为 copy1 ，输入如下命令：copy "https://www.kellogg.northwestern.edu/faculty/dranove/htm/dranove/coursepages/Mgmt%20469/Creating%20a%20do-file.pdf"

"C:/Users/Administrator/Desktop/文件中转/copy1.pdf" 文件就保存到本地了！copy命令极其精巧，许多妙用尚待发掘，作为一个小白能力有限，慢慢来吧！连享会最新专题直播4. 调入ASCII数据当数据文件为其他格式时，也可以导入Stata软件中进行处理，常用的命令主要有 insheet 、 infile 、 infix 命令4.1 insheet命令——读取 ASCII 格式的数据ASCII数据： ASCII 数据是指原始的文本数据，是由由电子表格和数据库程序生成的数据文件中，每一行代表一个观测值，数值由逗号或制表符隔开，第一行可以包含变量名称。基本命令语句：insheet [varlsit] using filename [,options] 说明： insheet 代表导入数据的命令， [varlsit] using filename 代表数据文件中的某个变量，这里的 options 的具体内容显示在表 2.9 中，主要包括选项的内容和所代表的含义。例子：将数据 citywater.csv 导入Stata中，就不能直接使用 use 命令了，因为此数据文件的后缀名不是 .dta ，而是 .csv ，这种数据类型表示使用逗号分隔的一种数据类型:insheet using C:\data\citywater.csv insheet 是导入此类数据的命令， using C:\data\citywater.csv 指明了数据的路径，此时数据文件 citywater.csv 就被正确导入Stata中，可以进行各种操作了4.2 infile命令——读取无固定格式的数据文件infile 在某种程度上可以完成与 insheet 命令相同的功能，最大区别是 infile 必须指明变量名称，尤其是字符型变量。而用 infile 命令读取数据的基本命令语句如下：infile varlist [_skip[(#)] [varlist [_skip[(#)] ...]]] using filename [if] [in] [, options]例如，同样将数据 citywater.csv 导入Stata中， infile 操作命令为：infile year production capital labor using C:\data\citywater.csv

4.3 infix命令——读取固定格式数据固定格式的数据是指有固定的位数，当位数不够时，前面用 0 补齐，对于这种数据是用 infix 命令读入的，具体形式如下：infix using dfilename [if] [in] [, using(filename2) clear]

infix specifications using filename [if] [in] [, clear]

例如，将下列一组数据（数据文件 chengji.csv ）转化成如表 2.10 所示的数据形式。 chengji 这组数据为用逗号隔开的数据类型，如图 2.11 所示，其中 gender （性别）只有 0 和 1 两个数字组成， number （学号）这一栏必须由三位数组成，math和english的成绩必须由两位数组成，所以这是一个固定格式的数据，应该使用infix命令。具体的命令语句为：infix gender 1 number 3-5 math 7-8 english 10-11 ///

using C:\data\chengji.csv, clear

在这个命令语句中， infix gender 1 说明第一位数据为性别， number 3-5 表示第 3 至 5 位表示学号， math 7-8 表示第 7 至 8 位表示数学成绩， english 10-11 表示第 10 至 11 为表示英语成绩， using C:\data\chengji.csv 表示原始数据文件的路径。5. 调入excel 数据—— import excel & xls2dta5.1 简介读取 excel 数据有两种选择，一种是利用鼠标点击菜单，这种方式简单，无法对文件做精细设置。具体操作步骤如下：File > Import > Excel spreadsheet (.xls;.xlsx)另一种是利用 stata 官方命令 import excel 。基本语句：import excel [using] filename [, import_excel_options] 使用命令导入可以利用参数设置对细节进行设置，以下介绍常用三个参数options功能sheet("sheetname")含多张表的文件选择要导入的表头cellrange([start][:end])选择数据的起始，结束位置firstrow输入的话将Excel表的第一行数据作为变量名举例介绍，以 stata 附带的 auto.dta 数据为例（为演示方便已将其导出为 Excel）首先我们导入数据，将第一行设置为变量名，选取数据范围为（A1，D10），使用命令import excel auto.xls, cellrange(A1:D10) firstrow 需要说明是，此处，若不附加 cellrange(A1:D10) 选项，则默认将整份 Excel 表格一次性导入 Stata 中。5.2 数据导出—— export excel基本语句：export excel [varlist] using filename [if] [in] [, export_excel_options] options功能sheet("sheetname") 保存到名为 sheetname 的工作表中 cell(start) 指定 Excel 工作表中的左上角单元格开始保存firstrow(variables、varlabels) 将变量名或变量标签名保存为首行nolabel保存数据值而非数据值标签值5.3 多文档同时导入—— xls2dta上文介绍的 import excel 命令一般用于导入单个 excel 文件。当需读取多个 excel 文件时需用到宏循环处理，对小白并不友好。为大家介绍一个便捷的命令 xls2dta——此命令在处理多个 excel 文件上具有显著优势，不仅可以读取保存，还可以进行合并等其他操作。由于篇幅限制，不再为大家介绍，为大家寻找了相关博客，有兴趣同学可以自行学习。值得一提的是，此命令需从 ssc 下载，可以使用 ssc install xls2dta 命令下载之。本文中所用数据文件下载地址：数据文件：链接: https://pan.baidu.com/s/1qXRh9EG 密码: 5ltw相关课程连享会-直播课上线了！http://lianxh.duanshu.com免费公开课：直击面板数据模型 - 连玉君，时长：1 小时 40 分钟Stata 33 讲 - 连玉君, 每讲 15 分钟.部分直播课课程资料下载 (PPT，dofiles 等)课程一览支持回看，所有课程可以随时购买观看。连享会 - 文本分析与爬虫 - 专题视频主讲嘉宾：司继春 || 游万海连享会 - 效率分析专题已上线：可随时购买学习+全套课件，课程主页已经放置板书和 FAQs主讲嘉宾：连玉君 | 鲁晓东 | 张宁课程主页，微信版 https://gitee.com/arlionn/TENote: 部分课程的资料，PPT 等可以前往连享会-直播课主页查看，下载。关于我们Stata 连享会由中山大学连玉君老师团队创办，定期分享实证分析经验。直播间有很多视频课程，可以随时观看。连享会-主页和知乎专栏，300+ 推文，实证分析不再抓狂。公众号推文分类：计量专题 | 分类推文 | 资源工具。推文分成内生性 | 空间计量 | 时序面板 | 结果输出 | 交乘调节五类，主流方法介绍一目了然：DID, RDD, IV, GMM, FE, Probit 等。连享会小程序：扫一扫，看推文，看视频……扫码加入连享会微信群，提问交流更方便编辑于 2020-09-27 22:08stata连享会Stata计量经济学赞同 23112 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录连玉君Stata专栏-连享会连享会主页 lianxh.cnStata-FAQ汇集-分享 Stata常

Stata 转 Excel —— export excel 命令详解 - 知乎

Stata 转 Excel —— export excel 命令详解 - 知乎首发于连玉君Stata专栏-连享会切换模式写文章登录/注册Stata 转 Excel —— export excel 命令详解连玉君计量经济学话题下的优秀答主作者：李刚 (中南财经政法大学)邮箱：gang.li.0814@gmail.com连享会最新专题直播连享会-知乎推文列表Note: 助教招聘信息请进入「课程主页」查看。因果推断-内生性专题 ⌚ 2020.11.12-15 主讲：王存同 (中央财经大学)；司继春(上海对外经贸大学) 课程主页：https://gitee.com/arlionn/YG | 微信版 http://qr32.cn/BlTL43 (二维码自动识别) 空间计量专题 ⌚ 2020.12.10-13 主讲：杨海生 (中山大学)；范巧 (兰州大学) 课程主页：https://gitee.com/arlionn/SP | 微信版 https://gitee.com/arlionn/DSGE (二维码自动识别)1. 应用背景数据处理过程中，通常面临数据集格式转换的难题，相比 Stata 的 .dta 数据文件，使用更广泛的是 Excel 数据。那么如何将 .dta 数据转换成以 .xls 或 .xlsx 后缀的 Excel 数据呢？本文介绍的 export excel 命令便是主要解决此问题。下面将围绕用法和应用案例两方面展开，主要介绍命令的使用。若采用窗口操作，相应的流程为：File → Export → Data to Excel spreadsheet(_.xls; _.xlsx)。2. 用法介绍下面，我们分两个小节，分别介绍 export excel 的基本语法和各个选项。2.1 基本语法export excel 的基本语法如下：export excel [using] filename [if] [in][, export_excel_options]其中，export excel 为命令主体，不可省略；using 为指定使用的文件，导出整个数据集时可省略；filename 为导出的 Excel 文件名；if 和 in 可限定要导出的数据的范围；export_excel_options 为在基础命令上添加的选项，详细介绍见 2.2 小节。若只需导出部分变量名，则可在excel export 后面添加相应的变量名，需要注意，此时的 using 不可省略，对应的语法如下：export excel [varlist] using filename [if] [in][, export_excel_options]2.2 选项介绍export excel 包含了丰富的选项，下面从主要选项 (Main Options) 和其他选项 (Advanced Options) 两方面进行介绍，并重点选取数据处理常用的进行详细说明。主要选项 (Main Options)选项用途replace覆盖已有文件firstrow(variables or varlabels)设置导出数据第一行为变量名还是变量标签sheet("sheetname")指定 sheetnamecell(start)从 start (upper-left) 开始写入数据sheetmodify不修改导出范围之外的数据，不能和 sheetreplacereplace 选项连用sheetreplace导出之前先将 sheet 数据清除，不能和 sheetreplacereplace 选项连用nolabel导出变量值，而不是变量的值标签keepcellfmt保留已有表格的单元格格式值得说明的是：常用的是 sheet("sheetname") firstrow(variables|varlabels) replace 选项。sheet() 选项可以指定导出到 Excel 时数据的 sheet 名称，可是实现按需求修改 sheet 名的功能，套用在循环中使用比较方便，可以参见下文 3.1 小节 Task2 中的用法。firstrow(variables|varlabels)选项可以指定导出到 Excel 时表头为变量名还是变量标签，当不添加 firstrow 选项时，默认时导出数据，不包含变量名。replace 选项如同其他命令中的用法，覆盖已有数据，一般必选，否则报错 file already exists 。但当使用sheet() 选项时repalce 可以省略，表示在一份 Excel 表格中写入多张 sheet **。下面为大家演示 sheet("sheetname") 和 firstrow(variables|varlabels) 的使用效果，注意仔细观察导出的 Excel 文件 sheet 名和表头的区别。sysuse auto, clear

* 设定 Excel 文件的子表 (Sheet) 名

export excel using "auto.xls", replace sheet("auto")

//结果：注意观察 Excel 文件的 Sheet 名

* 导出Excel的表头为变量名

preserve

keep make price mpg rep78

export excel using "auto_varname.xls", firstrow(variable) replace

restore

/*结果：auto_varname.xls 的前三行

make price mpg rep78

AMC Concord 4,099 22 3

AMC Pacer 4,749 17 3

*设定导出Excel的表头为变量名

preserve

keep make price mpg rep78

export excel using "auto_varlabel.xls", firstrow(varlabel) replace

restore

/*结果：auto_varlabel.xls 的前三行

Make and Model Price Mileage (mpg) Repair Record 1978

AMC Concord 4,099 22 3

AMC Pacer 4,749 17 3

*/其他选项 (Advanced Options)选项用途datestring(datetime_format)将时间格式数据导出为字符型missing(repval)将缺失值导出为指定的缺失值标记(repval)，字符型或数值型均可，如无此选项，默认导出为空格locale(locale)当使用扩展的 ASCII 字符集可能需要此选项。默认的环境为 UTF-8连享会最新专题直播3. 应用案例3.1 案例一按照 rep78 变量(汽车 1978 年维修次数) 将 auto.dta 拆分成 Excel 格式的子集。Task1: 按照 auto_rep78_i_.xls 命名文件，其中 i 表示相应维修次数；Task2: 生成 auto_rep78_all.xls数据集，其中一个 Sheet 对应一个子集。提示：解决这两个问题的关键在于 2.2 部分重点介绍的 sheet("sheetname")和firstrow(variables|varlabels) 两个选项的使用。sysuse auto, clear

tabulate rep78 //列表呈现 rep78 的类别和频数分布

levelsof rep78,local(rep)

foreach i in `rep'{

preserve

keep if rep78 == `i'

export excel using "auto_rep78_`i'.xls", firstrow(variable) replace

export excel using "auto_rep78_all.xls", firstrow(variable) sheet(`i')

restore

}3.2 案例二使用 export excel 导出 nlsw88.dta数据集的变量名和变量标签，存在name和 varlabel两列，文件名为 nlsw88_varname_varlab.xls 。处理思路：导入 nlsw88.dta 数据 --> 使用 firstrow(variable) 选项获取变量名 (Data1) --> 使用 firstrow(varlabel) 选项获取变量标签(Data2) --> 合并 Data1 和 Data2 --> 由行转置为列。sysuse nlsw88, clear

*获取变量名

preserve

export excel using "nlsw88_varname.xls" in 1,firstrow(variable) replace

import excel using "nlsw88_varname.xls", clear

keep in 1

save "nlsw88_varname.dta", replace

restore

*获取变量标签

export excel using "nlsw88_varlab.xls" in 1, firstrow(varlabels) replace

import excel using "nlsw88_varlab.xls", clear

keep in 1

save "nlsw88_varlab.dta", replace

*合并、转置

use "nlsw88_varname.dta", clear

append using "nlsw88_varlab.dta"

sxpose, clear

rename _var1 varname

rename _var2 varlabel

list varname varlab, noobs

export excel using "nlsw88_varname_varlab.xls",firstrow(variable) replace

+-----------------------------------------+

| varname varlabel |

|-----------------------------------------|

| idcode NLS id |

| age age in current year |

| race race |

| married married |

| never_married never married |

|-----------------------------------------|

| grade current grade completed |

| collgrad college graduate |

| south lives in south |

| smsa lives in SMSA |

| c_city lives in central city |

|-----------------------------------------|

| industry industry |

| occupation occupation |

| union union worker |

| wage hourly wage |

| hours usual hours worked |

|-----------------------------------------|

| ttl_exp total work experience |

| tenure job tenure (years) |

+-----------------------------------------+

*/小彩蛋：describe, replace 命令可以快速实现上述需求，将数据集的 position, name, type, isnumeric, format, vallab, varlab 导出到一个新的数据集。sysuse nlsw88, clear

describe, replace

describe

list name varlab, noobs

keep name varlab

export excel using "nlsw88_varname_varlab.xls",firstrow(variable) replace4. 附：文中所有代码* ##2.2 介绍 firstrow 和 sheet 的使用

sysuse auto, clear

*设定Excel文件的Sheet名

export excel using “auto.xls", replace sheet("auto")

*导出Excel的表头为变量名

preserve

keep make price mpg rep78

export excel using "auto_varname.xls", firstrow(variable) replace

restore

*设定导出Excel的表头为变量名

preserve

keep make price mpg rep78

export excel using "auto_varlabel.xls", firstrow(varlabel) replace

restore

* ## 3.1 案例一

sysuse auto, clear

levelsof rep78,local(rep)

foreach i in `rep'{

preserve

keep if rep78 == `i'

export excel using "auto_rep78_`i'.xls", firstrow(variable) replace

export excel using "auto_rep78.xls", firstrow(variable) sheet(`i')

restore

}

* ## 3.2 案例二

sysuse nlsw88, clear

*获取变量名

preserve

export excel using "nlsw88_varname.xls" in 1,firstrow(variable) replace

import excel using "nlsw88_varname.xls",clear

keep in 1

save "nlsw88_varname.dta", replace

restore

*获取变量标签

export excel using "nlsw88_varlab.xls" in 1, firstrow(varlabels) replace

import excel using "nlsw88_varlab.xls",clear

keep in 1

save "nlsw88_varlab.dta", replace

*合并、转置

use "nlsw88_varname.dta", clear

append using "nlsw88_varlab.dta"

sxpose, clear

rename _var1 varname

rename _var2 varlabel

list varname varlab, noobs

export excel using "nlsw88_varname_varlab.xls",firstrow(variable) replace相关课程连享会-直播课上线了！http://lianxh.duanshu.com免费公开课：直击面板数据模型 - 连玉君，时长：1 小时 40 分钟Stata 33 讲 - 连玉君, 每讲 15 分钟.部分直播课课程资料下载 (PPT，dofiles 等)Note: 助教招聘信息请进入「课程主页」查看。因果推断-内生性专题 ⌚ 2020.11.12-15 主讲：王存同 (中央财经大学)；司继春(上海对外经贸大学) 课程主页：https://gitee.com/arlionn/YG | 微信版 http://qr32.cn/BlTL43 (二维码自动识别) 空间计量专题 ⌚ 2020.12.10-13 主讲：杨海生 (中山大学)；范巧 (兰州大学) 课程主页：https://gitee.com/arlionn/SP | 微信版 https://gitee.com/arlionn/DSGE (二维码自动识别)关于我们Stata 连享会由中山大学连玉君老师团队创办，定期分享实证分析经验。直播间有很多视频课程，可以随时观看。连享会-主页和知乎专栏，300+ 推文，实证分析不再抓狂。公众号推文分类：计量专题 | 分类推文 | 资源工具。推文分成内生性 | 空间计量 | 时序面板 | 结果输出 | 交乘调节五类，主流方法介绍一目了然：DID, RDD, IV, GMM, FE, Probit 等。连享会小程序：扫一扫，看推文，看视频……扫码加入连享会微信群，提问交流更方便编辑于 2020-09-25 11:46stata连享会赞同 292 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录连玉君Stata专栏-连享会连享会主页 lianxh

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各位老师好，我的问题如题。

当我试图将excel的数据导入stata时，import first row as variable names是灰色，不知道这是什么原因呢？恳请指导啊，谢谢。我试着先选了这个选线，可是当数据导入开始以后，还是不能实现。

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excel数据如何导入到stata？ - 知乎

excel数据如何导入到stata？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册数据分析Microsoft Excel统计excel数据如何导入到stata？实在是不会做，请大家帮忙~ 我在excel里的数据是这样的： [图片] 用stattransfer转换后导入到stata中就变成了： [图片] 这是怎…显示全部关注者26被浏览185,356关注问题写回答邀请回答好问题 1添加评论分享8 个回答默认排序fgzfgz 关注一、打开、保存** 定义工作路径

cd "E:\Data\CFPS\CFPS-2018"

** 打开数据

use "cfps2018.dta",clear //清除内存的数据，并打开"cfps2018.dta"数据集

** 保存数据

save "cfps2018.dta",replace

二、导入、导出数据** 定义工作路径

cd "C:\Desktop\Data"

** 导入Excel数据

import excel "数据导入表.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear //firstrow第一列作为变量名，clear清除内存

** 导出数据到Excel

export excel using "数据表.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow(varlabels) replace //替换Excel文件

export excel using "数据表.xlsx", sheet("Sheet1",modify) firstrow(varlabels) //替换Sheet表格，firstrow(varlabels) 将变量标签作为表头

export excel using "数据表.xlsx", sheet("Sheet1",modify) firstrow(variables) //替换Sheet表格，firstrow(variables) 将变量名作为表头

三、删除\擦除临时文件　　使用 erase 或 rm 命令可以删除文件，需要指定路径和准确的文件名。如果路径和文件名中没有空格，可以删除引号。该命令可以用于删除数据清洗中生成的临时文件。erase "C:\Desktop\Data\newdata.dta"

rm "C:\Desktop\Data\newdata.dta"

// 也可以删除其他格式的文件

rm "C:\Desktop\Data\data.txt"

———————————————我是分割线——————————————欢迎关注“学术的路上”，分享一些学习内容，不定期更新，日常咕咕！发布于 2022-04-08 00:09赞同 13添加评论分享收藏喜欢收起知乎用户中央财经大学金融学博士在读import exc "xxxxx.xlsx", first clearstattransfer还是别用了发布于 2023-12-12 12:20赞同添加评论分享收藏喜欢

BULK INSERT (Transact-SQL) - SQL Server | Microsoft Learn

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BULK INSERT (Transact-SQL)

项目

03/27/2023

32 个参与者

反馈

本文内容

适用于：SQL ServerAzure SQL 数据库Azure SQL 托管实例

在 SQL Server 中以用户指定的格式将数据文件导入到数据库表或视图中

Transact-SQL 语法约定

语法

BULK INSERT

{ database_name.schema_name.table_or_view_name | schema_name.table_or_view_name | table_or_view_name }

FROM 'data_file'

[ WITH

(

[ [ , ] BATCHSIZE = batch_size ]

[ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ]

[ [ , ] CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' } ]

[ [ , ] DATAFILETYPE =

{ 'char' | 'native' | 'widechar' | 'widenative' } ]

[ [ , ] DATA_SOURCE = 'data_source_name' ]

[ [ , ] ERRORFILE = 'file_name' ]

[ [ , ] ERRORFILE_DATA_SOURCE = 'errorfile_data_source_name' ]

[ [ , ] FIRSTROW = first_row ]

[ [ , ] FIRE_TRIGGERS ]

[ [ , ] FORMATFILE_DATA_SOURCE = 'data_source_name' ]

[ [ , ] KEEPIDENTITY ]

[ [ , ] KEEPNULLS ]

[ [ , ] KILOBYTES_PER_BATCH = kilobytes_per_batch ]

[ [ , ] LASTROW = last_row ]

[ [ , ] MAXERRORS = max_errors ]

[ [ , ] ORDER ( { column [ ASC | DESC ] } [ ,...n ] ) ]

[ [ , ] ROWS_PER_BATCH = rows_per_batch ]

[ [ , ] ROWTERMINATOR = 'row_terminator' ]

[ [ , ] TABLOCK ]

-- input file format options

[ [ , ] FORMAT = 'CSV' ]

[ [ , ] FIELDQUOTE = 'quote_characters']

[ [ , ] FORMATFILE = 'format_file_path' ]

[ [ , ] FIELDTERMINATOR = 'field_terminator' ]

[ [ , ] ROWTERMINATOR = 'row_terminator' ]

)]

注意

若要查看 SQL Server 2014 (12.x) 及更早版本的 Transact-SQL 语法，请参阅早期版本文档。

参数

database_name

指定的表或视图所在的数据库的名称。如果未指定，则 database_name 是当前数据库。

schema_name

指定表或视图架构的名称。如果用户执行批量导入操作的默认架构为指定表或视图的架构，则 schema_name 是可选的。如果未指定架构且用户执行批量导入操作的默认架构不是指定表或视图的架构，则 SQL Server 会返回一条错误消息，同时取消批量导入操作。

table_name

指定要将数据批量导入其中的表或视图的名称。只能使用所有列均引用相同基表的视图。有关将数据加载到视图中的限制的详细信息，请参阅 INSERT (Transact-SQL)。

FROM 'data_file'

指定数据文件的完整路径，该数据文件包含要导入到指定表或视图中的数据。使用 BULK INSERT 可以从磁盘或 Azure Blob 存储（包括网络、软盘、硬盘等）导入数据。

data_file 必须基于运行 SQL Server 的服务器指定一个有效路径。如果 data_file 为远程文件，则指定通用命名约定 (UNC) 名称。 UNC 名称采用 \\SystemName\ShareName\Path\FileName 格式。例如：

BULK INSERT Sales.Orders

FROM '\\SystemX\DiskZ\Sales\data\orders.dat';

从 SQL Server 2017 (14.x) 开始，data_file 可位于 Azure Blob 存储中。在这种情况下，需要指定 data_source_name 选项。有关示例，请参阅从 Azure Blob 存储中的文件导入数据。

Azure SQL 数据库仅支持从 Azure blob 存储读取内容。

BATCHSIZE = batch_size

指定批处理中的行数。每个批处理作为一个事务复制到服务器。如果复制操作失败，则 SQL Server 将提交或回滚每个批处理的事务。默认情况下，指定数据文件中的所有数据为一个批处理。有关性能注意事项的信息，请参阅本文后面的性能注意事项。

CHECK_CONSTRAINTS

指定在批量导入操作期间，必须检查所有对目标表或视图的约束。若没有 CHECK_CONSTRAINTS 选项，则忽略所有 CHECK 和 FOREIGN KEY 约束，并在该操作后将表的约束标记为不可信。

始终强制使用 UNIQUE 和 PRIMARY KEY 约束。导入使用 NOT NULL 约束定义的字符列时，当文本文件中没有值时，BULK INSERT 插入一个空白字符串。

有时必须检查针对整个表的约束。执行大容量导入操作之前，如果表不为空，则重新验证约束的代价可能会超出对增量数据应用 CHECK 约束的代价。

当输入数据包含违反约束的行时，您可能希望禁用约束（默认行为）。禁用 CHECK 约束后，你可以导入数据并使用 Transact-SQL 语句删除无效数据。

备注

MAXERRORS 选项不适用于约束检查。

CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' }

指定该数据文件中数据的代码页。仅当数据含有字符值大于 127 或小于 32 的 char、varchar 或 text 列时，CODEPAGE 才适用。有关示例，请参阅指定代码页。

Linux for SQL Server 2017 (14.x) 不支持 CODEPAGE 选项。对于 SQL Server 2019 (15.x)，只能对 CODEPAGE 使用“RAW”选项。

应在格式文件中为每个列指定一个排序规则名称。

CODEPAGE 值

说明

ACP

数据类型为 char、varchar 或 text 的列从 ANSI/Microsoft Windows 代码页 (ISO 1252) 转换为 SQL Server 代码页。

OEM（默认值）

数据类型为 char、varchar 或 text 的列从系统 OEM 代码页转换为 SQL Server 代码页。

RAW

不进行代码页间的转换。 RAW 是速度最快的选项。

code_page

特定的代码页码，例如 850。低于 SQL Server 2016 (13.x) 的版本不支持代码页 65001（UTF-8 编码）。

DATAFILETYPE = { 'char' | 'native' | 'widechar' | 'widenative' }

指定 BULK INSERT 使用指定的数据文件类型值执行导入操作。

DATAFILETYPE 值

所有数据都表示为：

char（默认值）

字符格式。有关详细信息，请参阅使用字符格式导入或导出数据 (SQL Server)。

native

本机（数据库）数据类型。通过使用 bcp 实用工具从 SQL Server 批量导入数据来创建本机数据文件。与 char 值相比，本机值提供更高的性能。使用不包含任何扩展/双字节字符集 (DBCS) 字符的数据文件在多个 SQL Server 实例之间批量传输数据时，建议使用本机格式。有关详细信息，请参阅使用本机格式导入或导出数据 (SQL Server)。

widechar

Unicode 字符。有关详细信息，请参阅使用 Unicode 字符格式导入或导出数据 (SQL Server)。

widenative

本机（数据库）数据类型，char、varchar 和 text 列除外，这些列中的数据均以 Unicode 格式存储。通过使用 bcp 实用工具从 SQL Server 批量导入数据来创建 widenative 数据文件。与 widechar 相比，widenative 值可以提供更高的性能。如果数据文件包含 ANSI 扩展字符，则指定 widenative。有关详细信息信息，请参阅使用 Unicode 本机格式导入或导出数据 (SQL Server)。

DATA_SOURCE = 'data_source_name'

适用于：SQL Server 2017 (14.x) 和 Azure SQL 数据库。

指定命名的外部数据源，指向将导入文件的 Azure Blob 存储位置。外部数据源必须使用 SQL Server 2017 (14.x) 中添加的 TYPE = BLOB_STORAGE 选项创建。有关详细信息，请参阅 CREATE EXTERNAL DATA SOURCE。有关示例，请参阅从 Azure Blob 存储中的文件导入数据。

ERRORFILE = 'error_file_path'

指定用于收集格式有误且不能转换为 OLE DB 行集的行的文件。这些行将按原样从数据文件复制到此错误文件中。

错误文件是执行命令时创建的。如果该文件已经存在，则会发生错误。此外，将创建扩展名为 .ERROR.txt 的控制文件，该文件引用错误文件中的每一行并提供错误诊断。纠正错误后即可加载数据。

从 SQL Server 2017 (14.x) 开始，error_file_path 可位于 Azure Blob 存储中。

ERRORFILE_DATA_SOURCE = 'errorfile_data_source_name'

适用对象：SQL Server 2017 (14.x)。

指定命名的外部数据源，指向错误文件的 Azure Blob 存储位置，该错误文件包含导入过程中发现的错误。外部数据源必须使用 SQL Server 2017 (14.x) 中添加的 TYPE = BLOB_STORAGE 选项创建。有关详细信息，请参阅 CREATE EXTERNAL DATA SOURCE。

FIRSTROW = first_row

指定要加载的第一行的行号。默认值是指定数据文件中的第一行。 FIRSTROW 从 1 开始。

FIRSTROW 属性不可用于跳过列标题。 BULK INSERT 语句不支持跳过标题。如果你选择跳过行，SQL Server 数据库引擎只考虑字段终止符，而不会对所跳过行的字段中的数据进行验证。

FIRE_TRIGGERS

指定将在大容量导入操作期间执行目标表中定义的所有插入触发器。如果为针对目标表的 INSERT 操作定义了触发器，则每次完成批处理操作时均激发触发器。

如果未指定 FIRE_TRIGGERS，则不执行任何插入触发器操作。

FORMATFILE_DATA_SOURCE = 'data_source_name'

适用对象：SQL Server 2017 (14.x)。

指定命名的外部数据源，指向格式化文件（定义导入数据的架构）的 Azure Blob 存储位置。外部数据源必须使用 SQL Server 2017 (14.x) 中添加的 TYPE = BLOB_STORAGE 选项创建。有关详细信息，请参阅 CREATE EXTERNAL DATA SOURCE。

KEEPIDENTITY

指定导入数据文件中的标识值用于标识列。如果没有指定 KEEPIDENTITY，则此列的标识值可被验证但不能导入，并且 SQL Server 将根据创建表的过程中指定的种子值和增量值自动分配唯一值。如果数据文件不包含该表或视图中标识列的值，请使用格式化文件指定在导入数据时跳过表或视图中的标识列；SQL Server 会自动为该列分配唯一的值。有关详细信息，请参阅 DBCC CHECKIDENT (Transact-SQL)。

有关如何保留标识值的详细信息，请参阅批量导入数据时保留标识值 (SQL Server)。

KEEPNULLS

指定空列在大容量导入操作期间应保留 Null 值，而不插入列的任何默认值。有关详细信息，请参阅在批量导入期间保留 Null 或使用默认值 (SQL Server)。

KILOBYTES_PER_BATCH = kilobytes_per_batch

将每个批处理中数据的近似千字节数 (KB) 指定为 kilobytes_per_batch。默认情况下，KILOBYTES_PER_BATCH 是未知的。有关性能注意事项的信息，请参阅本文后面的性能注意事项。

LASTROW = last_row

指定要加载的最后一行的行号。默认值为 0，表示指定数据文件中的最后一行。

MAXERRORS = max_errors

指定允许在数据中出现的最大语法错误数，超过该数量后将取消大容量导入操作。批量导入操作无法导入的每一行都将被忽略并且计为一个错误。如果未指定 max_errors，则默认值为 10。

MAX_ERRORS 选项不适用于约束检查，也不适用于转换 money 和 bigint 数据类型。

ORDER ( { column [ ASC | DESC ] } [ ,... n ] )

指定如何对数据文件中的数据排序。如果根据表中的聚集索引（如果有）对要导入的数据排序，则可提高批量导入的性能。如果数据文件按不同于聚集索引键的顺序排序，或者该表没有聚集索引，则忽略 ORDER 子句。提供的列名必须是目标表中有效的列名。默认情况下，大容量插入操作假设数据文件未排序。对于经过优化的批量导入， SQL Server 还将验证导入的数据是否已排序。

n 是指示可以指定多个列的占位符。

ROWS_PER_BATCH = rows_per_batch

指示数据文件中近似的数据行数量。

默认情况下，数据文件中所有的数据都作为单一事务发送到服务器，批处理中的行数对于查询优化器是未知的。如果指定了 ROWS_PER_BATCH（值 > 0），则服务器将使用此值优化批量导入操作。为 ROWS_PER_BATCH 指定的值应当与实际行数大致相同。有关性能注意事项的信息，请参阅本文后面的性能注意事项。

TABLOCK

指定在大容量导入操作持续时间内获取一个表级锁。如果表没有索引并且指定了 TABLOCK，则该表可以同时由多个客户端加载。默认情况下，锁定行为由表选项 table lock on bulk load决定。通过在大容量导入操作期间保留锁，可减少对表争用锁的情况，有时可显著提高性能。有关性能注意事项的信息，请参阅本文后面的性能注意事项。

对于列存储索引，锁定行为有所不同，因为它在内部划分为多个行集。每个线程通过在行集上使用 X 锁，允许使用并发数据加载会话并行加载数据，从而将数据以独占方式加载到每个行集中。使用 TABLOCK 选项会导致线程在表上使用 X 锁（与传统行集的 BU 锁不同），这会阻止其他并发线程并发加载数据。

输入文件格式选项

FORMAT = 'CSV'

适用对象：SQL Server 2017 (14.x)。

指定符合 RFC 4180 标准的逗号分隔值文件。

BULK INSERT Sales.Orders

FROM '\\SystemX\DiskZ\Sales\data\orders.csv'

WITH ( FORMAT = 'CSV');

FIELDQUOTE = 'field_quote'

适用对象：SQL Server 2017 (14.x)。

指定将用作 CSV 文件引号字符的字符。如果未指定，根据 RFC 4180 标准中的定义，引号字符 (") 将用作引号字符。

FORMATFILE = 'format_file_path'

指定格式化文件的完整路径。描述数据文件的格式化文件，数据文件中包含存储的响应，而存储的响应则是使用 bcp 实用工具在同一表或视图中创建的。在下列情况下应使用格式化文件：

数据文件包含的列多于或少于表或视图包含的列。

列的顺序不同。

列分隔符不同。

数据格式有其他更改。格式化文件通常使用 bcp 实用工具创建，并可根据需要使用文本编辑器修改。有关详细信息，请参阅 bcp 实用工具和创建格式化文件。

从 2017 SQL Server 2017 (14.x) 开始，在 Azure SQL 数据库中，format_file_path 可以位于 Azure Blob 存储中。

FIELDTERMINATOR = 'field_terminator'

指定要用于 char 和 widechar 数据文件的字段终止符。默认字段终止符为 \t（制表符）。有关详细信息，请参阅指定字段终止符和行终止符 (SQL Server)。

ROWTERMINATOR = 'row_terminator'

指定要用于 char 和 widechar 数据文件的行终止符。默认行终止符为 \r\n（换行符）。有关详细信息，请参阅指定字段终止符和行终止符 (SQL Server)。

兼容性

BULK INSERT 将对从文件中读取的数据执行严格的数据验证和数据检查，在对无效数据执行这样的验证和检查时，可能导致现有脚本失败。例如，BULK INSERT 验证：

float 或 real 数据类型的本机表示形式是否有效。

Unicode 数据的字节数是否为偶数。

数据类型

字符串到小数的数据类型转换

BULK INSERT 中使用的字符串到小数的数据类型转换与 Transact-SQL CONVERT 函数遵循相同的规则，该函数拒绝使用科学记数法表示数值的字符串。因此，BULK INSERT 将此类字符串视为无效值并报告转换错误。

若要绕过此行为，可使用格式化文件将以科学记数法表示的 float 数据批量导入小数列中。在格式化文件中，请将列显式描述为 real 或 float 数据。有关这些数据类型的详细信息，请参阅 float 和 real (Transact-SQL)。

格式化文件将 real 数据表示为 SQLFLT4 数据类型，将 float 数据表示为 SQLFLT8 数据类型。有关非 XML 格式化文件的详细信息，请参阅使用 bcp 指定文件存储类型 (SQL Server)。

导入使用科学记数法的数值的示例

该示例使用 bulktest 数据库中的以下表：

CREATE TABLE dbo.t_float(c1 FLOAT, c2 DECIMAL (5,4));

用户要将数据大容量导入 t_float 表中。数据文件 C:\t_float-c.dat 包含以科学记数法表示的 float 数据，例如：

8.0000000000000002E-2 8.0000000000000002E-2

复制此示例时，请注意将制表符 (\t) 保存为空格的不同文本编辑器和编码。此示例稍后会出现制表符。

但是，BULK INSERT 无法将此数据直接导入 t_float，原因是其第二个列 c2 使用的是 decimal 数据类型。因此，必须使用格式化文件。格式化文件必须将以科学记数法表示的 float 数据映射到列 c2 的小数格式。

以下格式化文件使用 SQLFLT8 数据类型将第二个数据字段映射到第二列：

若要使用此格式化文件（使用文件名 C:\t_floatformat-c-xml.xml）将测试数据导入测试表中，请发出下列 Transact-SQL 语句：

BULK INSERT bulktest.dbo.t_float

FROM 'C:\t_float-c.dat' WITH (FORMATFILE = 'C:\t_floatformat-c-xml.xml');

重要

Azure SQL 数据库仅支持从 Azure blob 存储读取内容。

用于批量导出或导入 SQLXML 文档的数据类型

若要大容量导出或导入 SQLXML 数据，请在格式化文件中使用下列数据类型之一：

数据类型

效果

SQLCHAR 或 SQLVARCHAR

在客户端代码页或排序规则隐含的代码页中发送数据。效果与指定 DATAFILETYPE = 'char' 而不指定格式化文件相同。

SQLNCHAR 或 SQLNVARCHAR

以 Unicode 格式发送数据。效果与指定 DATAFILETYPE = 'widechar' 而不指定格式化文件相同。

SQLBINARY 或 SQLVARBIN

不经任何转换即发送数据。

备注

有关 BULK INSERT 语句、INSERT ... SELECT * FROM OPENROWSET(BULK...) 语句和 bcp 命令，请参阅批量导入和导出数据 (SQL Server)。

有关准备数据以进行批量导入的信息，请参阅准备用于批量导出或导入的数据 (SQL Server)。

BULK INSERT 语句可在用户定义的事务内执行，以便将数据导入到表或视图中。或者，为了将多个匹配项用于大容量导入数据，事务可以在 BULK INSERT 语句中指定 BATCHSIZE 子句。如果回滚某一多批处理事务，则回滚该事务已发送到 SQL Server 的每个批处理。

互操作性

从 CSV 文件导入数据

从 SQL Server 2017 (14.x) 开始，BULK INSERT 与 Azure SQL 数据库一样都支持 CSV 格式。

在 SQL Server 2017 (14.x) 之前，SQL Server 批量导入操作不支持逗号分隔值 (CSV) 文件。但是，在某些情况下，CSV 文件可在将数据大容量导入 SQL Server时用作数据文件。有关从 CSV 数据文件导入数据的要求，请参阅准备用于批量导出或导入的数据 (SQL Server)。

日志行为

有关何时在事务日志中记录由批量导入 SQL Server 执行的行插入操作的信息，请参阅批量导入的最小日志记录的先决条件。 Azure SQL 数据库中不支持最小日志记录。

限制

将格式文件用于 BULK INSERT 时，最多只能指定 1024 个字段。这与表中允许的最大列数相同。如果将带 BULK INSERT 的格式化文件与包含 1024 个字段以上的数据文件一起使用，BULK INSERT 将生成 4822 错误。 bcp 实用工具没有此限制，因此，对于包含 1024 个以上字段的数据文件，请使用不带格式化文件 BULK INSERT 或使用 bcp 命令。

性能注意事项

如果要在单次批处理中刷新的页数超过了内部阈值，则可能会对缓冲池执行完全扫描，以识别要在批处理提交时刷新的页面。此完全扫描可能会降低大容量导入操作的性能。在将大型缓冲池与较慢的 I/O 子系统结合使用时，就可能出现超过内部阈值的情况。若要避免大型机上的缓冲区溢出，请不要使用 TABLOCK 提示（将删除批量优化），也不要使用较小的批大小（将保留批量优化）。

应在数据加载过程中测试各种批大小，以确定最佳方案。请记住，批大小会影响部分回滚。如果过程失败，在再次使用 BULK INSERT 之前，可能需要执行其他手动操作以删除发生失败之前成功插入的一部分行。

使用 Azure SQL 数据库，如果要导入大量数据，请考虑在导入之前暂时提高数据库或实例的性能级别。

安全性

安全帐户委托（模拟）

如果用户使用的是 SQL Server 登录名，则系统将使用 SQL Server 进程帐户的安全配置文件。使用 SQL Server 身份验证的登录名不能在数据库引擎外部进行身份验证。因此，当 BULK INSERT 命令由使用 SQL Server 身份验证的登录名启动时，使用 SQL Server 进程帐户（SQL Server 数据库引擎服务使用的帐户）的安全上下文建立到数据的连接。

要成功读取源数据，您必须授予 SQL Server 数据库引擎使用的帐户访问源数据的权限。与此相反，如果 SQL Server 用户使用 Windows 身份验证登录，则该用户只能读取用户帐户可以访问的那些文件，而不考虑 SQL Server 进程的安全配置文件。

如果在一台计算机上使用 sqlcmd 或 osql 执行 BULK INSERT 语句，将数据插入第二台计算机上的 SQL Server，同时使用 UNC 路径在第三台计算机上指定 data_file，可能会收到 4861 错误。

若要解决此问题，请使用 SQL Server 身份验证并指定一个使用 SQL Server 进程帐户安全配置文件的 SQL Server 登录名，或者配置 Windows 以启用安全帐户委托。有关如何使用户帐户可信以进行委托的信息，请参阅 Windows 帮助。

有关详细信息和使用 BULK INSERT 的安全注意事项，请参阅使用 BULK INSERT 或 OPENROWSET(BULK...) 导入批量数据 (SQL Server)。

从 Azure Blob 存储导入数据且数据非公共数据（匿名访问）时，请基于使用 MASTER KEY 加密的 SAS 密钥创建一个 DATABASE SCOPED CREDENTIAL，然后创建一个外部数据库源以用于 BULK INSERT 命令。

或者，基于 MANAGED IDENTITY 创建 DATABASE SCOPED CREDENTIAL，以对有关访问非公共存储帐户中的数据的请求授权。使用 MANAGED IDENTITY 时，Azure 存储必须通过添加“存储 Blob 数据参与者”内置 Azure 基于角色的访问控制 (RBAC) 角色来授予对实例的托管标识的权限，该角色为必要的Azure Blob 存储容器提供对托管标识的读/写访问权限。 Azure SQL 托管实例具有系统分配的托管标识，还可以具有一个或多个用户分配的托管标识。可以使用系统分配的托管标识或用户分配的托管标识来授权请求。对于授权，将使用托管实例的 default 标识（即主要用户分配的托管标识，如果未指定用户分配的托管标识，则为系统分配的托管标识）。有关示例，请参阅从 Azure Blob 存储中的文件导入数据。

重要

托管标识仅适用于 Azure SQL。 SQL Server 不支持托管标识。

权限

需要 INSERT 和 ADMINISTER BULK OPERATIONS 权限。在 Azure SQL 数据库中，需要 INSERT 和 ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS 权限。 Linux 上的 SQL Server 不支持 ADMINISTER BULK OPERATIONS 权限或 bulkadmin 角色。只有 sysadmin 才能对 Linux 上的 SQL Server 执行批量插入。

另外，如果满足以下一个或多个条件，则还需要 ALTER TABLE 权限：

存在约束但未指定 CHECK_CONSTRAINTS 选项。

禁用约束是默认行为。若要显式检查约束，请使用 CHECK_CONSTRAINTS 选项。

存在触发器但未指定 FIRE_TRIGGER 选项。

默认情况下，不会激发触发器。若要显式激发触发器，请使用 FIRE_TRIGGER 选项。

使用 KEEPIDENTITY 选项可以从数据文件中导入标识值。

示例

A. 使用竖线从文件导入数据

下面的示例使用竖线 (AdventureWorks2022.Sales.SalesOrderDetail) 作为字段终止符，并使用 | 作为行终止符，将订单详细信息从指定的数据文件导入 |\n 表中。

BULK INSERT AdventureWorks2022.Sales.SalesOrderDetail

FROM 'f:\orders\lineitem.tbl'

WITH

(

FIELDTERMINATOR = ' |'

, ROWTERMINATOR = ' |\n'

);

重要

Azure SQL 数据库仅支持从 Azure blob 存储读取内容。

B. 使用 FIRE_TRIGGERS 参数

下面的示例指定 FIRE_TRIGGERS 参数。

BULK INSERT AdventureWorks2022.Sales.SalesOrderDetail

FROM 'f:\orders\lineitem.tbl'

WITH

(

FIELDTERMINATOR = ' |'

, ROWTERMINATOR = ':\n'

, FIRE_TRIGGERS

);

重要

Azure SQL 数据库仅支持从 Azure blob 存储读取内容。

C. 使用换行符作为行终止符

下面的示例将导入使用换行符作为行终止符的文件（如 UNIX 输出）：

DECLARE @bulk_cmd VARCHAR(1000);

SET @bulk_cmd = 'BULK INSERT AdventureWorks2022.Sales.SalesOrderDetail

FROM '':\\''

WITH (ROWTERMINATOR = '''+CHAR(10)+''')';

EXEC(@bulk_cmd);

注意

由于 Microsoft Windows 处理文本文件的方式，\n 将自动替换为 \r\n。

重要

Azure SQL 数据库仅支持从 Azure blob 存储读取内容。

D. 指定一个代码页

以下示例显示如何指定代码页。

BULK INSERT MyTable

FROM 'D:\data.csv'

WITH

( CODEPAGE = '65001'

, DATAFILETYPE = 'char'

, FIELDTERMINATOR = ','

);

重要

Azure SQL 数据库仅支持从 Azure blob 存储读取内容。

E. 从 CSV 文件导入数据

下面的示例演示如何指定 CSV 文件：跳过标头（第一行），使用 ; 作为字段终止符，使用 0x0a 作为行终止符：

BULK INSERT Sales.Invoices

FROM '\\share\invoices\inv-2016-07-25.csv'

WITH (FORMAT = 'CSV'

, FIRSTROW = 2

, FIELDQUOTE = '\'

, FIELDTERMINATOR = ';'

, ROWTERMINATOR = '0x0a');

以下示例演示如何指定 UTF-8 格式的 CSV 文件（使用 65001 的 CODEPAGE），跳过标头（第一行），使用 ; 作为字段终止符，使用 0x0a 作为行终止符：

BULK INSERT Sales.Invoices

FROM '\\share\invoices\inv-2016-07-25.csv'

WITH ( CODEPAGE = '65001'

, FORMAT = 'CSV'

, FIRSTROW = 2

, FIELDQUOTE = '\'

, FIELDTERMINATOR = ';'

, ROWTERMINATOR = '0x0a');

重要

Azure SQL 数据库仅支持从 Azure blob 存储读取内容。

F. 从 Azure Blob 存储中的文件导入数据

以下示例演示如何从已创建共享访问签名 (SAS) 的 Azure Blob 存储位置中的 CSV 文件加载数据。 Azure Blob 存储位置配置为外部数据源，该数据源需要一个使用 SAS 密钥的、通过用户数据库中的主密钥加密的数据库范围凭据。

--> Optional - a MASTER KEY is not required if a DATABASE SCOPED CREDENTIAL is not required because the blob is configured for public (anonymous) access!

CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'YourStrongPassword1';

--> Optional - a DATABASE SCOPED CREDENTIAL is not required because the blob is configured for public (anonymous) access!

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL MyAzureBlobStorageCredential

WITH IDENTITY = 'SHARED ACCESS SIGNATURE',

SECRET = '******srt=sco&sp=rwac&se=2017-02-01T00:55:34Z&st=2016-12-29T16:55:34Z***************';

-- NOTE: Make sure that you don't have a leading ? in SAS token, and

-- that you have at least read permission on the object that should be loaded srt=o&sp=r, and

-- that expiration period is valid (all dates are in UTC time)

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE MyAzureBlobStorage

WITH ( TYPE = BLOB_STORAGE,

LOCATION = 'https://****************.blob.core.windows.net/invoices'

, CREDENTIAL = MyAzureBlobStorageCredential --> CREDENTIAL is not required if a blob is configured for public (anonymous) access!

);

BULK INSERT Sales.Invoices

FROM 'inv-2017-12-08.csv'

WITH (DATA_SOURCE = 'MyAzureBlobStorage');

下面的示例演示如何使用 BULK INSERT 命令通过托管标识从 Azure Blob 存储位置中的 csv 文件加载数据。 Azure Blob 存储位置配置为外部数据源。

--> Optional - a MASTER KEY is not required if a DATABASE SCOPED CREDENTIAL is not required because the blob is configured for public (anonymous) access!

CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'YourStrongPassword1';

--> Optional - a DATABASE SCOPED CREDENTIAL is not required because the blob is configured for public (anonymous) access!

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL MyAzureBlobStorageCredential

WITH IDENTITY = 'Managed Identity';

-- NOTE: Make sure you have granted Storage Bob Data Contributor RBAC on storage to provides read/write access to the managed identity for the necessary Azure Blob Storage containers.

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE MyAzureBlobStorage

WITH ( TYPE = BLOB_STORAGE,

LOCATION = 'https://****************.blob.core.windows.net/invoices'

, CREDENTIAL= MyAzureBlobStorageCredential --> CREDENTIAL is not required if a blob is configured for public (anonymous) access!

);

BULK INSERT Sales.Invoices

FROM 'inv-2017-12-08.csv'

WITH (DATA_SOURCE = 'MyAzureBlobStorage');

重要

托管标识仅适用于 Azure SQL。 SQL Server 不支持托管标识。

重要

Azure SQL 仅支持从 Azure Blob 存储读取内容。

G. 从 Azure Blob 存储中的文件导入数据并指定错误文件

以下示例显示如何从 Azure Blob 存储位置（已配置为外部数据源且指定错误文件）中的 CSV 文件加载数据。需要提供使用共享访问签名的数据库范围凭据。如果在 Azure SQL 数据库上运行，则 ERRORFILE 选项应带有 ERRORFILE_DATA_SOURCE，否则导入可能会失败，出现权限错误。 ERRORFILE 中指定的文件不应存在于容器中。

BULK INSERT Sales.Invoices

FROM 'inv-2017-12-08.csv'

WITH (

DATA_SOURCE = 'MyAzureInvoices'

, FORMAT = 'CSV'

, ERRORFILE = 'MyErrorFile'

, ERRORFILE_DATA_SOURCE = 'MyAzureInvoices');

有关完整的 BULK INSERT 示例（包括配置凭据和外部数据源），请参阅有关批量访问 Azure Blob 存储中数据的示例。

更多示例

以下文章提供了其他 BULK INSERT 示例：

批量导入和导出 XML 文档的示例 (SQL Server)

大容量导入数据时保留标识值 (SQL Server)

在批量导入期间保留 Null 或使用默认值 (SQL Server)

指定字段终止符和行终止符 (SQL Server)

使用格式化文件批量导入数据 (SQL Server)

使用字符格式导入或导出数据 (SQL Server)

使用本机格式导入或导出数据 (SQL Server)

使用 Unicode 字符格式导入或导出数据 (SQL Server)

使用 Unicode 本机格式导入或导出数据 (SQL Server)

使用格式化文件跳过表列 (SQL Server)

使用格式化文件将表列映射到数据文件字段 (SQL Server)

另请参阅

大容量导入和导出数据 (SQL Server)

bcp 实用工具

用来导入或导出数据的格式化文件 (SQL Server)

INSERT (Transact-SQL)

OPENROWSET (Transact-SQL)

准备用于批量导出或导入的数据 (SQL Server)

sp_tableoption (Transact-SQL)

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