Python pandas.DataFrame.to_stata函数方法的使用

参数：

path ：str, buffer 或 path object

字符串，路径对象（pathlib.Path

或py._path.local.LocalPath）

或实现二进制write()函数的对象。

如果使用缓冲区，

则在写入文件数据后缓冲区不会自动关闭。

在1.0.0版中更改。

以前这是“fname”

convert_dates ：dict

包含日期时间类型的字典,

映射列到写入日期时要使用的stata内部格式。

选项为 

‘tc’, ‘td’, ‘tm’, ‘tw’, ‘th’, ‘tq’, ‘ty’。

列可以是整数或名称。

未指定转换类型的日期时间列将转换为“tc”。

如果datetime列包含时区信息，

则引发NotImplementedError。

write_index ：bool

将索引写入Stata数据集。

byteorder ：str

可以是“>”, “<”, “little”, or “big”。

默认值为sys.byteorder。

time_stamp：datetime 

用作文件创建日期的日期时间。默认值是当前时间。

data_label ：str, 可选 

数据集的标签。必须为80个字符或更小。

variable_labels ：dict

将列作为键、变量标签作为值的字典。

每个标签必须是80个字符或更小。

version：{114, 117, 118, 119, None}, 

默认为 114

在输出dta文件中使用的版本。

设置为None,

可以让熊猫根据框架中的列数在118

或119种格式之间进行选择。

Stata 10和更高版本可以读取版本114。

Stata 13或更高版本可以读取117版。

Stata 14和更高版本支持版本118。

Stata 15和更高版本支持119版。

版本114,

将字符串变量限制为244个字符或更少，

而版本117和更高版本,

允许长度不超过2,000,000个字符的字符串。

版本118和119支持Unicode字符，

版本119支持超过32,767个变量。

0.23.0版中的新功能。

在1.0.0版中进行了更改：

添加了对格式118和119的支持。

convert_strl ：list，可选

要转换为Stata StrL格式的字符串列的列名称列表。

仅当版本为117时可用。

如果字符串的字符数超过8个且重复值，

则以StrL格式存储字符串会生成较小的dta文件。

0.23.0版中的新功能。

compression ：str 或 dict, 默认为‘infer’

用于动态压缩输出dta。

如果为字符串，

则指定压缩模式。

如果是dict，则‘method’ 键上的值指定压缩模式。

压缩模式必须为

{'infer'，'gzip'，'bz2'，'zip'，'xz'，None}中的一种。

如果压缩模式为‘infer’ 且 fname与路径类似，

则从以下扩展名检测压缩：

 ‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, 或 ‘.xz’（否则不进行压缩）。

如果dict and compression

模式为{'zip'，'gzip'，'bz2'}之一，

或推断为上述之一，则其他条目作为附加压缩选项传递。

1.1.0版中的新功能。

Raises：

NotImplementedError

1) 如果日期时间包含时区信息

2) 列dtype在Stata中是不可表示的

ValueError

1) convert_date中列出的列既不是datetime64[ns]，

也不是datetime.datetime

2) 在convert_date中列出的列不在DataFrame中

3) 分类标签包含超过32,000个字符