I am trying to efficiently aggregate the IDA dollar (all_ida) amounts for the 5 year period before the crossover (i.e. the 5 years before crossover = 1) period, and then the 5 years immediately following (the first five years for which it equals 1). The data is at a project level and therefore there are duplicate years per country. Name_0 is the country name and Name_1 is the district name. Any suggestions are greatly appreciated.
Code:
* Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex clear input str32 name_0 str31 name_1 int year float(crossover all_ida) "Angola" "Bengo" 1995 0 0 "Angola" "Bengo" 1996 0 0 "Angola" "Bengo" 1997 0 0 "Angola" "Bengo" 1998 0 0 "Angola" "Bengo" 1999 0 0 "Angola" "Bengo" 2000 0 0 "Angola" "Bengo" 2001 0 0 "Angola" "Bengo" 2002 0 0 "Angola" "Bengo" 2003 0 0 "Angola" "Bengo" 2004 0 0 "Angola" "Bengo" 2005 0 0 "Angola" "Bengo" 2006 0 0 "Angola" "Bengo" 2007 0 0 "Angola" "Bengo" 2008 1 0 "Angola" "Bengo" 2009 1 0 "Angola" "Bengo" 2010 1 2.832 "Angola" "Bengo" 2011 1 0 "Angola" "Bengo" 2012 1 0 "Angola" "Bengo" 2013 1 0 "Angola" "Bengo" 2014 1 0 "Angola" "Bengo" 1995 0 0 "Angola" "Bengo" 1996 0 0 "Angola" "Bengo" 1997 0 0 "Angola" "Bengo" 1998 0 0 "Angola" "Bengo" 1999 0 0 "Angola" "Bengo" 2000 0 0 "Angola" "Bengo" 2001 0 0 "Angola" "Bengo" 2002 0 0 "Angola" "Bengo" 2003 0 2.0370371 "Angola" "Bengo" 2004 0 0 "Angola" "Bengo" 2005 0 0 "Angola" "Bengo" 2006 0 0 "Angola" "Bengo" 2007 0 0 "Angola" "Bengo" 2008 1 0 "Angola" "Bengo" 2009 1 0 "Angola" "Bengo" 2010 1 5.664 "Angola" "Bengo" 2011 1 0 "Angola" "Bengo" 2012 1 0 "Angola" "Bengo" 2013 1 0 "Angola" "Bengo" 2014 1 0 "Angola" "Bengo" 1995 0 2.666667 "Angola" "Bengo" 1996 0 0 "Angola" "Bengo" 1997 0 0 "Angola" "Bengo" 1998 0 0 "Angola" "Bengo" 1999 0 0 "Angola" "Bengo" 2000 0 3.666667 "Angola" "Bengo" 2001 0 0 "Angola" "Bengo" 2002 0 0 "Angola" "Bengo" 2003 0 3.8703704 "Angola" "Bengo" 2004 0 0 "Angola" "Bengo" 2005 0 0 "Angola" "Bengo" 2006 0 0 "Angola" "Bengo" 2007 0 0 "Angola" "Bengo" 2008 1 0 "Angola" "Bengo" 2009 1 0 "Angola" "Bengo" 2010 1 5.664 "Angola" "Bengo" 2011 1 0 "Angola" "Bengo" 2012 1 0 "Angola" "Bengo" 2013 1 4.1666665 "Angola" "Bengo" 2014 1 0 "Angola" "Bengo" 1995 0 0 "Angola" "Bengo" 1996 0 0 "Angola" "Bengo" 1997 0 0 "Angola" "Bengo" 1998 0 0 "Angola" "Bengo" 1999 0 0 "Angola" "Bengo" 2000 0 0 "Angola" "Bengo" 2001 0 0 "Angola" "Bengo" 2002 0 0 "Angola" "Bengo" 2003 0 0 "Angola" "Bengo" 2004 0 0 "Angola" "Bengo" 2005 0 0 "Angola" "Bengo" 2006 0 0 "Angola" "Bengo" 2007 0 0 "Angola" "Bengo" 2008 1 0 "Angola" "Bengo" 2009 1 0 "Angola" "Bengo" 2010 1 0 "Angola" "Bengo" 2011 1 0 "Angola" "Bengo" 2012 1 0 "Angola" "Bengo" 2013 1 0 "Angola" "Bengo" 2014 1 0 "Angola" "Bengo" 1995 0 0 "Angola" "Bengo" 1996 0 0 "Angola" "Bengo" 1997 0 0 "Angola" "Bengo" 1998 0 0 "Angola" "Bengo" 1999 0 0 "Angola" "Bengo" 2000 0 0 "Angola" "Bengo" 2001 0 0 "Angola" "Bengo" 2002 0 0 "Angola" "Bengo" 2003 0 0 "Angola" "Bengo" 2004 0 0 "Angola" "Bengo" 2005 0 0 "Angola" "Bengo" 2006 0 0 "Angola" "Bengo" 2007 0 0 "Angola" "Bengo" 2008 1 0 "Angola" "Bengo" 2009 1 0 "Angola" "Bengo" 2010 1 0 "Angola" "Bengo" 2011 1 0 "Angola" "Bengo" 2012 1 0 "Angola" "Bengo" 2013 1 0 "Angola" "Bengo" 2014 1 0 end
Comment