遍历DataFrame列名列表时调用describe方法失败，求解决方案

你的代码问题出在df.col的写法上——这种方式是访问DataFrame名为col的属性，而非循环变量col对应的列。以下是几种可行的修正方案：

• 基础修正：用方括号索引列
  把循环内的代码改成方括号索引，就能正确引用变量对应的列，建议加上print查看输出结果：

  Col_list=['A','B','C']
  for col in Col_list:
      print(df[col].describe())
  

• 直接遍历DataFrame的列（无需手动定义列表）
  如果要遍历DataFrame所有已存在的列，直接用df.columns即可：

  for col in df.columns:
      print(df[col].describe())
  

• 收集统计结果到字典
  若需要后续复用这些统计数据，可以把结果存入字典：

  Col_list=['A','B','C']
  desc_stats = {}
  for col in Col_list:
      desc_stats[col] = df[col].describe()
  # 示例：查看A列的统计结果
  print(desc_stats['A'])
  

• 用apply简化代码
  借助apply方法可以一次性处理指定列，直接生成包含所有统计结果的DataFrame：

  Col_list=['A','B','C']
  result_df = df[Col_list].apply(lambda x: x.describe())
  print(result_df)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sayan_sen