为什么包含多列的pandas数据框说10是维度2？

pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了强大的数据结构和数据分析工具。在pandas中，数据框（DataFrame）是一种二维数据结构，可以看作是由多个列组成的表格。

为什么包含多列的pandas数据框说10是维度2？

在pandas中，维度（dimension）是指数据结构的轴数。对于数据框来说，维度2表示它是一个二维数据结构，即有两个轴：行轴和列轴。

当我们创建一个包含多列的数据框时，每一列都代表一个维度。例如，如果我们创建一个包含10列的数据框，那么这个数据框的维度就是2，因为它有10个列（维度1）和若干行（维度0）。

数据框的维度信息可以通过shape属性来获取，它返回一个元组，其中包含了数据框的行数和列数。对于一个包含10列的数据框，shape属性的返回值将是(行数, 10)。

在pandas中，可以使用以下代码创建一个包含多列的数据框，并获取其维度信息：

import pandas as pd

# 创建一个包含3行10列的数据框
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
                   [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
                   [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30]])

# 获取数据框的维度信息
print(df.shape)  # 输出：(3, 10)

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