For循环计算Pandas中子类别列中每个不同值的desc统计信息

在Pandas中，可以使用for循环来计算子类别列中每个不同值的desc统计信息。首先，我们需要导入Pandas库并加载数据集。然后，我们可以使用for循环遍历子类别列中的每个不同值，并计算相应的desc统计信息。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 获取子类别列
sub_category_column = data["sub_category"]

# 获取子类别列中的不同值
unique_values = sub_category_column.unique()

# 创建一个空字典来存储统计信息
statistics = {}

# 遍历每个不同值，并计算相应的desc统计信息
for value in unique_values:
    # 获取特定子类别的数据
    subset = data[data["sub_category"] == value]
    
    # 计算desc统计信息
    desc_stats = subset["desc"].describe()
    
    # 将统计信息存储到字典中
    statistics[value] = desc_stats

# 打印统计信息
for value, stats in statistics.items():
    print("子类别:", value)
    print(stats)
    print("\n")

在上述代码中，我们首先导入了Pandas库，并假设数据集存储在名为"data.csv"的文件中。然后，我们获取了子类别列，并使用unique()函数获取子类别列中的不同值。接下来，我们创建了一个空字典来存储统计信息。然后，我们使用for循环遍历每个不同值，并使用条件筛选出特定子类别的数据。然后，我们使用describe()函数计算desc统计信息，并将其存储到字典中。最后，我们使用for循环打印出每个子类别的统计信息。

请注意，上述代码仅为示例，实际情况中可能需要根据数据集的结构和需求进行适当的调整。

关于Pandas的更多信息和使用方法，您可以参考腾讯云的相关产品和文档：