下面是如何创建一个不包含列列表的DataFrame副本:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))
df2 = df.drop(['B', 'D'], axis=1)

但是要小心!你在你的问题中提到了视图，这表明如果你改变了df，你会希望df2也改变。(就像数据库中的视图一样。)

这个方法不能实现:

>>> df.loc[0, 'A'] = 999 # Change the first value in df
>>> df.head(1)
     A         B         C         D
0  999 -0.742688 -1.980673 -0.920133
>>> df2.head(1) # df2 is unchanged. It's not a view, it's a copy!
          A         C
0  0.251262 -1.980673

还要注意，@piggybox的方法也是如此。(尽管这个方法很漂亮，很圆滑，而且很Pythonic。我不会这么做的!!)

有关视图与副本的更多信息，请参阅这个SO答案和这个答案所指向的Pandas文档的这一部分。

你不需要把它转换成一个集合:

cols = [col for col in df.columns if col not in ['B', 'D']]
df2 = df[cols]

有一种新的索引方法叫做差。它返回原始列，作为参数传递的列被删除。

这里，结果用于从df中删除列B和D:

df2 = df[df.columns.difference(['B', 'D'])]

注意，这是一个基于集合的方法，因此重复的列名会导致问题，而且列的顺序可能会改变。

与drop相比的优点:当您只需要列列表时，您不需要创建整个数据框架的副本。例如，为了在列的子集上删除重复项:

# may create a copy of the dataframe
subset = df.drop(['B', 'D'], axis=1).columns

# does not create a copy the dataframe
subset = df.columns.difference(['B', 'D'])

df = df.drop_duplicates(subset=subset)

你有四列A B C D

这里有一个更好的方法来选择你需要为新的数据框架的列:-

df2 = df1[['A','D']]

如果您希望使用列号，请使用:-

df2 = df1[[0,3]]

另一个选项，不需要在循环中删除或过滤:

import numpy as np
import pandas as pd

# Create a dataframe with columns A,B,C and D
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))

# include the columns you want
df[df.columns[df.columns.isin(['A', 'B'])]]

# or more simply include columns:
df[['A', 'B']]

# exclude columns you don't want
df[df.columns[~df.columns.isin(['C','D'])]]

# or even simpler since 0.24
# with the caveat that it reorders columns alphabetically 
df[df.columns.difference(['C', 'D'])]

你只需要把你的集合转换成一个列表

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), columns=list('ABCD'))
my_cols = set(df.columns)
my_cols.remove('B')
my_cols.remove('D')
my_cols = list(my_cols)
df2 = df[my_cols]