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计算Pandas数据框架的列数，可以通过以下的方法实现。

首先，使用shape属性获取数据框架的行数和列数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.shape[1]) # 输出3

其次，使用len()函数获取数据框架的列数，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(len(df.columns)) # 输出3

还可以遍历数据框架的列名，使用columns属性获取列名列表，然后使用for循环遍历获取每个列名，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

count = 0
for column in df.columns:
    count += 1

print(count) # 输出3

以上是计算Pandas数据框架的列数的三种方法，分别是使用shape属性、len()函数和for循环。在实际操作中，可以根据不同的场景选择不同的计算方式。

具体实例说明，以上三种方法的示例代码已经在前面给出了。