我明白你需要把这种汇总的直方图频次数据（比如-5--56-代表5重复56次）展开成逐行的原始观测值，这样才能顺利使用DCdensity命令——毕竟这个工具通常需要基于原始行数据来计算密度，而不是汇总的频次统计。下面是在Stata里实现这个转换的具体步骤，完全不需要修改命令源代码：

方法一：从字符串格式的直方图数据开始转换 #

如果你的数据是以类似-5--56-这种字符串形式存储的，先按以下步骤处理：

1. 创建并导入原始数据
   先把你的直方图数据导入Stata（这里以手动输入为例，你也可以用import命令读取外部文件）：

   clear
   input str15 hist_entry
   "-5--56-"
   "-10--70-"
   "-15--60-"
   "-20--67-"
   "-25--62-"
   end
   

2. 拆分字符串，提取数值和频次
   用字符串处理命令把每个条目拆分成对应的数值（比如5、10）和重复次数（比如56、70）：

   * 提取核心数值（去掉前后的横杠，取--前的部分）
   gen value = real(substr(hist_entry, 2, strpos(hist_entry, "--") - 2))
   * 提取重复频次（取--后的部分，去掉末尾的横杠）
   gen freq = real(substr(hist_entry, strpos(hist_entry, "--") + 2, length(hist_entry) - strpos(hist_entry, "--") - 2))
   

   这里real()函数是把拆分出来的字符串转换成数值型变量，方便后续处理。

3. 按频次展开行数据
   用Stata内置的expand命令，把每一行按对应的频次重复：

   expand freq
   * 展开后可以删除不需要的中间变量
   drop hist_entry freq
   

4. 使用DCdensity命令
   现在你的数据集已经是每行一个观测值的格式，直接运行命令即可：

   DCdensity value
   

方法二：如果数据已经是数值+频次的列格式 #

如果你的数据已经提前拆分好了（比如有一列是数值value，一列是频次freq），那步骤更简单，直接跳过字符串拆分环节，运行expand freq就能得到需要的行数据，之后再调用DCdensity即可。

小提示 #

• 展开后可以用list命令检查数据是否正确，比如list in 1/100看看前100行的数值是否符合重复次数。
• 如果你的直方图数据里有负数（比如-5），上述拆分命令依然有效，因为substr会正确提取--前的负号部分，real()也能识别负数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DN1995