Pandas Python 中的变量列表答案

【问题标题】：list of variables in Pandas PythonPandas Python 中的变量列表
【发布时间】：2016-10-11 04:33:19
【问题描述】：

您好，我想循环到 Pandas 数据框结构中的列表值：

有可能吗？

#for a single variable
print(df["var1"].value_counts(normalize = True))

my_list=["var1","var2","var3"]

#instead would like to do something like this:

for i in my_list:
   print(df[i].value_counts(normalize = True))

【问题讨论】：

你基本上想要value_counts 这些列：["var1","var2","var3"]?

标签： python loops pandas dataframe

【解决方案1】：

有内置工具可以提供帮助。

my_list = ["var1", "var2", "var3"]

# j is the column header
# col is the column series
for j, col in df[my_list].iteritems():
    print col.value_counts(normalize=True)

【讨论】：

谢谢，但是这个方法循环到数据框的所有列中，而不是我想循环到 3 个变量，或者我错过了什么？
不，我错过了一些东西。更新帖子...更新
顺便说一句。您的解决方案是完全可以接受的。我的答案只是另一种选择。

【解决方案2】：

您可以使用apply，但它仍然是幕后的循环：

df[my_list].apply(pd.Series.value_counts, normalize=True)

如果您只想打印，请使用lambda 函数：

df[my_list].apply(lambda col: print(pd.Series.value_counts(col, normalize=True)))

【讨论】：

谢谢，但是这个方法循环到数据框的所有列中，而不是我想循环到 3 个变量，或者我错过了什么？
对不起@progster 我误读了你的问题。那你为什么对你的代码不满意呢？
我的错，我的问题不是很清楚。我想知道是否有任何“熊猫”更具体的技巧
@progster 我已经编辑了我的答案。它有点“熊猫式”，但您的代码基本上没有任何问题。

【解决方案3】：

我认为您可以将.apply() 与lambda 一起使用。

df[["var1","var2","var3"]].apply(lambda x: x.value_counts(normalize = True))

【讨论】：

其实你不需要lambda函数：你可以直接将normalize=True作为关键字参数传入apply。看我的回答；）
@IanS 哦，是的。我之前没有看到你的答案。