cols = ['date_crawled', 'ad_created', 'last_seen']
for v in cols:
autos[cols].value_counts(normalize=True, dropna=False).describe()
数据集=自动。
想在三列中的每一列上做
{.value_counts(normalize=True, dropna=False).describe()}
编辑;多人编译的解决方案
cols = ['date_crawled', 'ad_created', 'last_seen']
for v in cols:
temp = autos[v].value_counts(normalize=True, dropna=False).describe()
print(temp)
替代解决方案
cols = ['date_crawled', 'ad_created', 'last_seen']
[print (autos[v].value_counts(normalize=True, dropna=False).describe()) for v in cols]
需要更改为autos [v]以使用for循环,并将其设置为变量以轻松打印出每个循环的结果。
谢谢。
答案 0 :(得分:0)
cols = ['date_crawled', 'ad_created', 'last_seen']
[print (autos[v].value_counts(normalize=True, dropna=False).describe()) for v in cols]
这对您有用吗?