Python中列名存于变量时，如何动态访问DataFrame列并统计？

这是操作Pandas时很容易踩的小坑！你遇到的问题核心在于：.语法是直接访问对象的固定属性名，当你写df.var时，Python会把var当成DataFrame的一个列名属性去查找，而不是读取你定义的变量var里的字符串值，自然会报错说找不到var这个属性。

这里有两种简单且常用的解决方法，都能实现动态指定列名的需求：

方法1：使用方括号[]索引（最推荐） #

这是Pandas里动态访问列最直观的方式，方括号内可以直接传入存储列名的变量，Python会先解析变量的值再去匹配列：

var = 'smoker'
# 动态获取指定列的统计结果
df[var].value_counts()

比如当var='sex'时，df[var]就等价于df['sex']，和你直接写df.sex的效果完全一致，能正确返回0/1的频次统计。

方法2：使用getattr()函数 #

这是Python内置的获取对象属性的函数，适合需要更通用属性操作的场景，它会根据变量的值去获取DataFrame对应的列属性：

var = 'employed'
# 通过getattr动态获取列
getattr(df, var).value_counts()

getattr(df, var)的作用和df.列名完全相同，但这里的“列名”是从变量var中读取的，所以能实现动态切换。

两种方法都能完美解决你的问题，日常使用里方括号索引更简洁易懂，推荐优先使用~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cph_sto