charls直接计算年龄太多NA，为什么！
现在想用CHARLS数据库研究，遇到第一个问题可能是直接计算年龄（访问年份-问卷给的出生年），可能会遇到大量的缺失值。这种方法存在的问题如下：
1. 没有理清CHARLS 问卷的跳转思路。对于已采集了出生年份的受访者，本轮访问只会记录更新情况；上一轮没采集到的少部分受访者，本轮记录其出生年份;
2. CHARLS大部分受访者为上了年纪的老人，他们会忘记自己的公历出生年，记忆年份为农历(或者生肖)，而科研中的出生年份为公历，需要进行转换(stata没有农历转公历程序，项目组论坛有发布官方编写的农历转公历的程序（https://github.com/charls-data/lunar2solar）。
3.农历存在闰月的情况，想要精准获得出生年月，需要农历转公历。
如何解决NA问题！
1. wave1-4（2011-2018）：使用charls的Harmonized数据（只包括2011-2018），里面的年龄是科学计算好的（处理了农历转换、闰月等问题）。
2. wave 5（2020）：可参照下图的逻辑，用数据给的z开头的变量+问卷的出生年份变量即可计算全部19395个受访者无缺失的年龄。
3. 自己想尝试计算某个特定wave的年龄：可参照下图的官方项目组的代码（考虑了农历转换等问题）【年龄清理代码：harmonized charls dofiles官网https://charls.charlsdata.com/documents/1141/download/en.html】
4. 利用charlsMAX R包获取年龄变量：如下图，只需如下一行代码，即可提取出age变量：
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5. 一键生成Kaplan-Meier曲线、森林图-小白学习周期进一步缩短！
增加了codebook查询功能，目前支持CHARLS, CHNS, CLHLS, ELSA, MHAS, SHARE数据库。 增加了数据预览功能，根据code预览对应原始数据（速度极快），便于大家理解数据的构成与内容，支持目前的7个数据库。
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