I'm working with college scholarship data that comes by term and year. The data currently has each term in a different variable, and I want to reshape it wide to long. I planned to keep term and year stored in one variable for the reshape, then split them up after. However, when I do I use the following command:
reshape long YSCH_25400_, i(id) j(term_year)
It tells me that term_year contains all missing values. After the reshape, I'll add up totals by year.
Thank you in advance for your help!
Code:
* Example generated by -dataex-. For more info, type help dataex clear input int(id YSCH_25400_01_1997) byte race int(YSCH_25400_01_1998 YSCH_25400_01_1999 YSCH_25400_02_1999 YSCH_25400_03_1999) long YSCH_25400_01_2000 int(YSCH_25400_02_2000 YSCH_25400_03_2000 YSCH_25400_04_2000) 1 -4 4 -4 -4 -4 -4 7000 -4 -4 -4 2 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 3 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 4 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 5 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 6 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 7 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 8 -4 4 -4 -4 -4 -4 2000 -4 -4 -4 9 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 10 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 11 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 12 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 13 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 14 -4 2 -4 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 15 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 16 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 17 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 18 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 19 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 20 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 21 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 22 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 23 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 24 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 25 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 26 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 27 -4 1 -5 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 28 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 29 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 30 -4 4 -4 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 31 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 32 -4 4 -4 -4 -4 -4 -5 -5 -5 -5 33 -4 4 -4 -4 -4 -4 2300 -4 -4 -4 34 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 35 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 36 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 37 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 38 -4 4 -4 -4 -4 -4 1800 -4 -4 -4 39 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 40 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 41 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 42 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 43 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 44 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 45 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 46 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 47 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 48 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 49 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 50 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 51 -4 1 -4 -4 -4 -4 -2 -4 -4 -4 52 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 53 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 54 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 55 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 56 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 57 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 58 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 59 -4 1 -4 -4 -4 -4 1650 -4 -4 -4 60 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 61 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 62 -4 1 -4 8000 -4 -4 9000 -4 -4 -4 63 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 64 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 65 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 66 -4 1 -4 -4 -4 -4 -2 -4 -4 -4 67 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 68 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 69 -4 1 -4 -4 -4 -4 17000 -4 -4 -4 70 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 71 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 72 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 73 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 74 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 75 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 76 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 77 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 78 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 79 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 80 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 81 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 82 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 83 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 84 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 85 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 86 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 87 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 88 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 89 -4 4 -4 -4 -4 -4 4000 -4 -4 -4 90 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 91 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 92 -4 4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 93 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 94 -4 1 -4 2700 -4 -4 4000 -4 -4 -4 95 -4 2 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 96 -4 4 -4 -4 -4 -4 -5 -5 -5 -5 97 -4 2 -4 1100 -4 -4 -4 -4 -4 -4 98 -4 4 -4 -5 -5 -5 -4 -4 -4 -4 99 -4 2 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 100 -4 1 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 end
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