三农学术周报（第65期）| 工欲善其事，必先利其器
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数据seminar
“我非常详尽地验算过了，”电脑说，“这确实就是答案。我想问题在于——我跟二位实话实说——在于你们其实没弄明白问题究竟是什么。”
在数据清洗与数据分析中，数据匹配是非常实用的数据处理技巧，能够帮助我们搭建自己的数据体系。在前面的一些文章中，我们已经介绍了很多使用 Pandas 处理数据的方法和技巧。而本期文章我们将会介绍如何使用 Pandas 绘制各种各样的数据分析可视化图形。
Stata and Python数据分析
在清洗数据过程中，我们经常需要对变量进行重新赋值。例如，基于我国32个省市自治区定义 east、midlle、west 三个虚拟变量。针对上述问题，常用方法是通过if条件语句对变量赋值。但是当类别较多时，if 命令语句将十分繁琐。为此，本文将介绍两个新命令 inlist 和 inlist2，以试图更加高效简洁地处理这些工作。
当判断一个命题真假的时候，系统返回一个布尔型变量告知我们判断结果。布尔型的值只有两个：false（假）和true（真），且false的序号为0，true的序号是1（或者是非0）。布尔型变量不属于字符串，不需要用引号作为边界符。当所给命题为真的时候返回True，为假的时候返回False。关于字符串判断的种类众多，每一种判断的方法也有很多，我们这里举几个简单的例子。
Python大数据分析
当你在使用jupyter时，有没有想象过如果我们可以把正在编写代码的jupyter界面共享给其他人，使得别人可以在其他地方实时看到与你同步的jupyter界面，这样一来无论是与他人沟通代码逻辑，还是远程协助别人解决代码问题，效率的提升都是惊人的。
刘西川阅读写作课
工欲善其事，必先利其器
站在巨人的肩膀上，万象皆见前
这是创新的时代，如何推陈出新？
最近，有年轻朋友来问我：如何找文献？如何读文献？找文献、读文献的重要性不需要我再啰嗦了，重点是要找到适合自己的路径和方法。以下内容是我自己对这两个问题的心得体会，拿出来与大家分享，同时期待大家的交流反馈。
在这篇文章中，我想先根据自己的理解对蔡文主要观点做一个摘录和整理，然后结合自己的学习、研究和教学经历谈谈对研究生尤其是博士生提高文献阅读能力的心得体会。
读文献是一个专业性很强的活动，是深层次的文本分析。读文献是在搭建一个立体文献网络的同时，试图构建自己的知识体系。读懂是基础和前提，能把握文献的核心和基本内容。进一步与作者交流和对话，就需要拆解式研读，属于更专业的读法。更高要求的读法是，读文献既要能读进去，还要能发现问题、提出猜想，并结合经验证据进行验证；也可以说，读文献本身就是一个验证的过程。
连享会
随着大数据时代的到来，机器学习在各个领域都成为了热门话题，那么机器学习在经济学研究领域是否有应用前景呢？一起来看看知乎答主们的不同意见吧。
写作一篇论文的同时需要有效保留相应的数据、代码和程序，以备提交给编辑部或与同行分享。在此过程中，如何保证实证结果完全可重现是首要目的。然而，在此过程中将面临一个挑战：如果实证分析中使用的 Stata 命令在后期被更新（算法被优化甚至被大幅改变），则基于同一命令语句得到的实证结果与最初结果不同，导致实证结果看似不可重现。但实际上，通过合理的命令版本控制方法，能避免上述问题。本文将根据所使用的 Stata 命令类型，即官方命令或外部命令(由 Stata 用户编写的命令)，分别讲述如何有效控制命令版本。
又到了繁忙的答辩季。不少学生因为糟糕的答辩陈述而“怀才不遇”，答辩委员们也因为观看枯燥的表演而饱受煎熬。为此，我根据自己的经验写下这篇小文，希望能改善答辩中师生双方的观感。
基础的 R 语言在计量分析当中往往十分笨拙，但是在一些外部包中，这一问题已经部分得到了解决，例如 tidyverse 包。本推文将对 R 和 Stata 进行比较，探究二者在计量分析中各自存在的优劣势。
本文的目标在于，对每一种定义，给出识别方案。
那我们在程序运行中，能否想办法多开几条车道呢？在 Python 中，可以通过开启多进程或者多线程，来提高程序运行的效率。我们将对 Python 中的多进程、多线程进行简单的介绍，并主要介绍多线程在 Python 爬虫中的应用。
经管定量笔记
在实证研究中，一篇扎实的学术研究论文不仅需要我们善于利用样本数据进行操作分析，而且还需要我们有较强的能力去解读分析统计量的基本内涵。
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