您遇到的问题在于变量 `CFPS_PARTY` 的编码和实际想要获取的信息（即被调查者是否为党员）之间的混淆。在社会科学研究中，包括CFPS（中国家庭追踪调查）在内的许多数据集都会使用数值来表示不同的状态或答案。在这个特定情况下，“数据正常”通常用某个数字（如1）表示“是”，而“数据缺失”则可能用另一个数字（如-9、-8、0等）表示。要正确处理这个变量，您需要参考CFPS的数据手册或代码本以获取准确的编码含义。
以下是一般步骤：
1. **查阅数据手册**：找到2014和2012年的CFPS数据手册或代码本（通常可以在CFPS官方网站上下载），查找 `CFPS_PARTY` 变量的具体编码。这将帮助您理解每个数值代表的确切含义。
2. **处理缺失值**：一旦确定了“党员”与“非党员”的编码以及哪些是缺失值的编码，您可以使用统计软件（如Stata、R或Python中的pandas库）对数据进行预处理，例如：
- 将表示“不是党员”的编码转换为0。
- 将表示“是党员”的编码转换为1。
- 可以将所有缺失值保留原样，或者根据分析需要选择用其他方法（如多重插补、预测模型等）进行填补。
3. **数据清洗**：确保没有异常或不合理的数据点，例如检查是否存在逻辑错误的组合（如果有的话），并做出相应的处理。
4. **执行统计分析**：在完成上述步骤后，您就可以使用清洗后的数据来执行各种统计分析了。
请注意，对于任何数据分析项目，理解变量的具体含义和编码方式是至关重要的第一步。如果您对某项特定操作或概念有疑问，查阅相关资料、官方文档或者向领域内的专家咨询总是一个好主意。
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