Вы также можете сделать это с помощью панд, сначала передавая свои столбцы в качестве категорий, например. dtype="category"
, например
cats = ['client', 'hotel', 'currency', 'ota', 'user_country']
df[cats] = df[cats].astype('category')
, а затем вызывая describe
:
df[cats].describe()
Это даст вам хорошую таблицу значений и немного больше:):
client hotel currency ota user_country
count 852845 852845 852845 852845 852845
unique 2554 17477 132 14 219
top 2198 13202 USD Hades US
freq 102562 8847 516500 242734 340992