STATA、EXCEL、PYTHON处理时间变量使之能够加减计算的方法是：以某一个时间线为基准（如STATA以1960年1月1日为基准），计算指定时间与基准时间的“相隔天数/月数/季度数/年数”，通过“相隔”数来进行加减计算。

大部分被导入STATA的时间变量不会被自动识别为时间变量（这句话可能是我乐观了），需要进行字符串到“相隔”数值的转换。

但是因为“相隔”数对使用者来说本身是没有意义的，所以还需要format 进行一下格式上的转化，简单来讲就是披上一层可以让我们认识的人皮。

第一步：将字符串转为与基准时间的间隔数

date1的数据构成是年月日时分秒，所以选用clock()函数，得出的结果是指定时间与1960年1月1日 0时0分0秒的间隔秒数，因为是以秒计次，所以间隔数字非常大。

date2的数据构成是年月日，所以选用date()函数。得出的结果是指定时间与1960年1月1日的间隔天数。

第二步：将间隔数值转化为易读格式

此时时间值已经从date1、date2的字符串变成了可以进行加减运算的浮点数。可是用来筛选时间，计算时间差等。

常用转换函数包括:

以上函数一般规律为：时间函数（待转换变量/“值,“该变量/值的格式”[,Y]）。 注意⚠️格式参数（即表格中的“YMDhms”/“YW”/"YMD"等）需要根据变量/值的格式来自由调整，如20210813 10:24:43的格式为YMDhms，而10:24:43 08/13/2021的指定格式则为hmsDMY. Y用于处理2位数年份，如21年8月3日，一般情况下可以忽略

在确定了变量/值格式参数后，目前的时间变量函数已经可是识别大部分常用时间写法，如date(var,“YMD”)函数可以识别的字符串日期格式包括但不限于20210813、2021.08.13、2021/08/13等。

时间变量提取单独的时间元素

date1、date2转为时间变量后，需要单独提取年、月等时间元素，可以用

year()；month()；week()；day()

以上函数仅适用于date()转化出的时间变量，不适用于clock()转化的date1变量。 如果需要将clock格式转化为date格式，可以通过split()将date1字符串分为年月日与时分秒两个值后，再对年月日单独进行date()转化。