* Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
clear
input str12 ID byte(f_2_sel_0_ f_2_sel_1_ f_2_sel_2_ f_2_sel_3_ f_3_0_ f_3_1_ f_3_2_ f_3_3_ f118_0_ f118_1_ f118_2_ f118_3_ f123a_1_0_) double(f123a_1_1_ f123a_1_2_) byte show
"010233125001" . 2 . . . 1 . . . 1 . . . 10000    . 1
"010446111001" . 1 2 . . 2 1 . . 2 1 . .     . 2500 1
"010451322001" . 1 2 . . 2 1 . . 2 1 . .     .  200 1
"034676332001" . 1 . . . 1 . . . 2 . . . 10000    . 1
"046746315002" . 1 2 . . 2 1 . . 2 1 . .     . 5500 1
"054249302002" . 1 . . . 3 . . . 2 . . .     .    . 1
"056302310001" . 1 2 . . 2 1 . . 2 1 . .     .    . 1
"117489310001" . 2 . . . 3 . . . 2 . . .     .    . 1
"151156107002" . 1 1 2 . 1 4 4 . 2 . 1 .     .    . 1
"151156207002" . 1 1 2 . 3 3 3 . 2 . 1 .     .    . 1
"154628222002" . 1 1 1 . 2 3 3 . 2 . 2 .     .    . 1
"161159121002" . 1 2 . . 2 1 . . 2 1 . .     . 4500 1
"200104322002" . 1 1 2 . 2 1 3 . 2 2 1 .     .  700 1
"261676326002" . 1 2 . . 1 3 . . 2 1 . .  1250    . 1
"265359204002" . 1 1 2 . 1 4 3 . 2 2 . .  3000    . 1
"296081325002" . 1 2 . . 2 1 . . 2 1 . .     .  500 1
"324045137002" . 1 2 . . 3 3 . . 2 . . .     .    . 1
"324045207001" . 1 2 . . 2 1 . . 2 1 . .     . 3000 1
"330102210001" . 2 . . . 1 . . . 1 . . .     .    . 1
"336059213002" . . . . . . . . . . . . .     .    . 1
end
label values f_2_sel_0_ f_2_sel_0_
label values f_2_sel_1_ f_2_sel_1_
label def f_2_sel_1_ 1 "1 Ending", modify
label def f_2_sel_1_ 2 "2 Continuing", modify
label values f_2_sel_2_ f_2_sel_2_
label def f_2_sel_2_ 1 "1 Ending", modify
label def f_2_sel_2_ 2 "2 Continuing", modify
label values f_2_sel_3_ f_2_sel_3_
label def f_2_sel_3_ 1 "1 Ending", modify
label def f_2_sel_3_ 2 "2 Continuing", modify
label values f_3_0_ f_3_0_
label values f_3_1_ f_3_1_
label def f_3_1_ 1 "1 Own Agricultural Production and Business", modify
label def f_3_1_ 2 "2 Agricultural Employment", modify
label def f_3_1_ 3 "3 Non-agricultural Employment", modify
label values f_3_2_ f_3_2_
label def f_3_2_ 1 "1 Own Agricultural Production and Business", modify
label def f_3_2_ 3 "3 Non-agricultural Employment", modify
label def f_3_2_ 4 "4 Non-agricultural self-employment", modify
label values f_3_3_ f_3_3_
label def f_3_3_ 3 "3 Non-agricultural Employment", modify
label def f_3_3_ 4 "4 Non-agricultural self-employment", modify
label values f118_0_ f118_0_
label values f118_1_ f118_1_
label def f118_1_ 1 "1 Yes", modify
label def f118_1_ 2 "2 No", modify
label values f118_2_ f118_2_
label def f118_2_ 1 "1 Yes", modify
label def f118_2_ 2 "2 No", modify
label values f118_3_ f118_3_
label def f118_3_ 1 "1 Yes", modify
label def f118_3_ 2 "2 No", modify
[/CODE]

对不起又来求助了，这个问题有点复杂希望可以说清楚。。。我现在在做一份调查问卷的数据整理，但是在整理收入的时候遇到了很多问题。

如表，f_2_sel_1_ - f_2_sel_3_ 对应的是第一到第三份工作目前的工作状态，是结束了（Ending）还是仍然在继续，之后f_3_1到*_3的部分是这份工作的类型，f118对应的yes/no也是问现在是否还在从事这个工作，f123a_1_n_对应的第1/n份自农工作的收入。。。。这都是我没有展示全的，还有关于第1/n份农业相关雇佣工作的收入，非农收入，服役等等……

但是我感兴趣的仅仅是这个人在做调查问卷的时候是否在工作，工作的类型是什么已经年收入。我本来的策略是反正最近的一定是最新的，直接用egen XXX = rlast(varlist) 对应每一组最后出现的非缺失值的数据，虽然在收入这一块可能会出现既有农业收入又有非农收入，但是只要把最后工作的类型和收入的类别进行匹配就可以解决这个问题，但是在随后的数据处理中我发现这样处理存在两个明显的问题：

1. 有的人在问卷中反应出他们在做问卷的时候可能同时在做两份工作，即可能存在两个continuing 。。。用rlast就不能解决这个问题
还有更要命的问题是完整的数据里有很多类似先出现continuing再出现ending的情况，也就是说仍然在继续的并不是最后进行的工作，这样似乎也是可能的，比如我先做了A工作，然后又兼职了B再做C，但是B和C我都已经不再做了，A还在继续，反映在数据上就是第一份工作是A，第二份第三份是B和C，用我之前的思路就会得到C的收入，而不是从事A工作的收入……所以似乎我还是要通过对数据进行匹配来的到最后的答案……但是对于这样复杂的命令我现在一点头绪都没有，希望有大神可以帮忙解答一下QAQ