以下是一个示例代码，用于遍历一个列的值，然后计算另一列的描述性统计信息（平均值、标准差、最小值、最大值）：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'列A': [1, 2, 3, 4, 5],
        '列B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历列A的值，并计算列B的描述性统计信息
for value in df['列A']:
    subset = df[df['列A'] == value]
    stats = subset['列B'].describe()
    print(f"值为 {value} 的描述性统计信息：")
    print(stats)
    print('---')

这个示例代码使用了Python中的pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个示例数据框df，其中包含两列（列A和列B）。然后，我们使用for循环遍历了列A的所有值。在循环中，我们通过筛选出列A等于当前值的子集（subset），然后计算该子集中列B的描述性统计信息。最后，我们打印出每个值对应的描述性统计信息。

请注意，此示例假设您已经安装了pandas库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas