Python | 熊猫索引.ndim

熊猫(Pandas)是一个流行的Python库，用于数据分析和数据操作，它提供了各种工具，以便对数据进行清理、转换和探索。

一种常用的Pandas数据结构是DataFrame（数据帧），它是二维的带标签的数据结构，每个列可以是不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等）。在这种数据结构中，索引和列都有标签，可以方便地对它们进行选择和操作。

熊猫索引(ndim)是用于获取数据帧的维度数量的方法。它返回的是数据集的维数，也就是数据帧的轴数。数据帧中的轴可以是行和列。

在下面的代码片段中，我们将创建一个简单的数据帧，并使用ndim属性来获取其维度数量：

import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'姓名': ['李明', '张三', '王五'],
        '年龄': [20, 25, 30],
        '性别': ['男', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取维度数量
dim = df.ndim

# 打印维度数量
print("维度数量为：", dim)

输出结果：

维度数量为： 2

从输出结果可以看出，这个数据帧有2个维度，也就是它有2个轴，分别是行和列。所以说，熊猫索引(ndim)方法可以帮助我们快速确定数据帧的维度数量。

除了熊猫索引(ndim)方法，熊猫还提供了许多其他有用的方法和属性，以帮助我们更好地处理数据帧。