Python 参数化中的列名

我想知道是否可以参数化列名。 我有一个例子

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'region':[1,2,3,4,5,6],
               'id_1':[456, 456,    342,    987,    424,    424],
               'id_2':[98,  87, 65, 65, 32, 43],
               'id_3':[12,  12, 34, 34, 56, 56],
               'count':[1,0,1,1,0,0]})

reg_id=df.groupby(['region', 'id_1'])['count'].value_counts().unstack(fill_value=0)

其思想是引入一行用于id_列的参数化。大概是这样的：

**列=id\u 1

**reg_id=df.groupby（['region'，column]）['count'].value_counts（）.unstack（fill_value=0）

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更改此参数后，我将能够根据需要的列进行分组，而无需更改脚本中的任何内容。现在，我为每个列“id”都编写了几个脚本。

reg\u id=df.groupby（['region'，column]）['count'].value\u counts（）.unstack（fill\u value=0）

对我来说适用于

column='id\u 1'

，所以你想为所有

id\u

存根每次都不使用不同的groupby执行此操作吗？你能准确地分享你想要的输出是什么样子吗？@user3483203，我想更改一个列名，以便在需要为不同的列运行脚本时运行它。不一定是“groupby´”，而是我希望为此执行的所有数据操作column@anky，我尝试过这样做，但它返回了一个错误。它给出的结果是否与引用列名时的结果相同？

reg\u id=df.groupby（['region'，column]）['count'].value\u counts（）.unstack（fill\u value=0）

适用于

column='id\u 1'

所以您想为所有

id\u

存根每次都不使用不同的groupby执行此操作吗？你能准确地分享你想要的输出是什么样子吗？@user3483203，我想更改一个列名，以便在需要为不同的列运行脚本时运行它。不一定是“groupby´”，而是我希望为此执行的所有数据操作column@anky，我尝试过这样做，但它返回了一个错误。它是否给出与引用列名时相同的结果？