如何从df中选择列a和b，并将它们保存到新的数据帧df1中？
index a b c
1 2 3 4
2 3 4 5
尝试失败：
df1 = df['a':'b']
df1 = df.ix[:, 'a':'b']
当前回答
我发现这种方法非常有用：
# iloc[row slicing, column slicing]
surveys_df.iloc [0:3, 1:4]
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其他回答
对于Pandas，
具有列名称
dataframe[['column1','column2']]
要通过iloc和带有索引编号的特定列进行选择，请执行以下操作：
dataframe.iloc[:,[1,2]]
带有loc的列名可以使用如下
dataframe.loc[:,['column1','column2']]
假设你的列名（df.columns）是['index'，'a'，'b'，'c']，那么你想要的数据就在第三列和第四列。如果脚本运行时不知道它们的名称，可以执行以下操作
newdf = df[df.columns[2:4]] # Remember, Python is zero-offset! The "third" entry is at slot two.
正如EMS在回答中所指出的，df.ix对列进行了更简洁的切片，但.columns切片接口可能更自然，因为它使用了普通的一维Python列表索引/切片语法。
警告：“index”是DataFrame列的错误名称。同一标签也用于实际df.index属性，即index数组。因此，您的列由df['index']返回，而真正的DataFrame索引由df.index返回。index是一种特殊的系列，优化用于查找其元素值。对于df.index，它用于按标签查找行。df.columns属性也是一个pd.Index数组，用于按标签查找列。
从0.11.0版起，可以使用.loc索引器以尝试的方式对列进行切片：
df.loc[:, 'C':'E']
相当于
df[['C', 'D', 'E']] # or df.loc[:, ['C', 'D', 'E']]
并返回列C到E。
随机生成的DataFrame演示：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(5)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(100, size=(100, 6)),
columns=list('ABCDEF'),
index=['R{}'.format(i) for i in range(100)])
df.head()
Out:
A B C D E F
R0 99 78 61 16 73 8
R1 62 27 30 80 7 76
R2 15 53 80 27 44 77
R3 75 65 47 30 84 86
R4 18 9 41 62 1 82
要获取从C到E的列（请注意，与整数切片不同，列中包含E）：
df.loc[:, 'C':'E']
Out:
C D E
R0 61 16 73
R1 30 80 7
R2 80 27 44
R3 47 30 84
R4 41 62 1
R5 5 58 0
...
这同样适用于基于标签选择行。从这些列中获取行R6到R10：
df.loc['R6':'R10', 'C':'E']
Out:
C D E
R6 51 27 31
R7 83 19 18
R8 11 67 65
R9 78 27 29
R10 7 16 94
.loc还接受布尔数组，因此您可以选择数组中相应条目为True的列。例如，df.columns.isin（list（'BCD'））返回array（[False，True，True，False，False，False]，dtype=bool）-如果列名在列表['B'，'C'，'D']中，则返回True；否则为False。
df.loc[:, df.columns.isin(list('BCD'))]
Out:
B C D
R0 78 61 16
R1 27 30 80
R2 53 80 27
R3 65 47 30
R4 9 41 62
R5 78 5 58
...
也可以使用df.pop（）：
>>> df = pd.DataFrame([('falcon', 'bird', 389.0),
... ('parrot', 'bird', 24.0),
... ('lion', 'mammal', 80.5),
... ('monkey', 'mammal', np.nan)],
... columns=('name', 'class', 'max_speed'))
>>> df
name class max_speed
0 falcon bird 389.0
1 parrot bird 24.0
2 lion mammal 80.5
3 monkey mammal
>>> df.pop('class')
0 bird
1 bird
2 mammal
3 mammal
Name: class, dtype: object
>>> df
name max_speed
0 falcon 389.0
1 parrot 24.0
2 lion 80.5
3 monkey NaN
请使用df.pop（c）。
def get_slize(dataframe, start_row, end_row, start_col, end_col):
assert len(dataframe) > end_row and start_row >= 0
assert len(dataframe.columns) > end_col and start_col >= 0
list_of_indexes = list(dataframe.columns)[start_col:end_col]
ans = dataframe.iloc[start_row:end_row][list_of_indexes]
return ans
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