df[['a', 'b']]  # Select all rows of 'a' and 'b'column 
df.loc[0:10, ['a', 'b']]  # Index 0 to 10 select column 'a' and 'b'
df.loc[0:10, 'a':'b']  # Index 0 to 10 select column 'a' to 'b'
df.iloc[0:10, 3:5]  # Index 0 to 10 and column 3 to 5
df.iloc[3, 3:5]  # Index 3 of column 3 to 5

列名（字符串）无法按您尝试的方式进行切片。

这里有两个选项。如果您从上下文中知道要分割哪些变量，只需通过将列表传递到__getitem_语法（[]）中，即可返回这些列的视图。

df1 = df[['a', 'b']]

或者，如果重要的是对它们进行数字索引，而不是按它们的名称进行索引（假设您的代码应该在不知道前两列的名称的情况下自动进行索引），那么您可以改为这样做：

df1 = df.iloc[:, 0:2] # Remember that Python does not slice inclusive of the ending index.

此外，您应该熟悉Pandas对象视图与该对象副本的概念。上述第一个方法将在内存中返回所需子对象（所需切片）的新副本。

然而，有时Pandas中有一些索引约定不这样做，而是给你一个新变量，它只引用与原始对象中的子对象或切片相同的内存块。这将发生在第二种索引方式中，因此您可以使用.copy（）方法对其进行修改以获得常规副本。当发生这种情况时，更改您认为的切片对象有时会更改原始对象。时刻注意这一点总是很好的。

df1 = df.iloc[0, 0:2].copy() # To avoid the case where changing df1 also changes df

要使用iloc，您需要知道列位置（或索引）。由于列位置可能会改变，您可以使用iloc和dataframe对象的columns方法的get_loc函数来获取列索引，而不是硬编码索引。

{df.columns.get_loc(c): c for idx, c in enumerate(df.columns)}

现在，您可以使用此字典通过名称和iloc访问列。

尝试使用pandas.DataFrame.get（请参阅文档）：

import pandas as pd
import numpy as np

dates = pd.date_range('20200102', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))
df.get(['A', 'C'])

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）。

一种不同且简单的方法：迭代行

使用迭代

 df1 = pd.DataFrame() # Creating an empty dataframe
 for index,i in df.iterrows():
    df1.loc[index, 'A'] = df.loc[index, 'A']
    df1.loc[index, 'B'] = df.loc[index, 'B']
    df1.head()

如果要按行索引和列名获取一个元素，可以像df['b'][0]一样执行。这就像你能想象的那样简单。

或者可以使用df.ix[0，'b']-索引和标签的混合用法。

注意：从v0.20开始，ix已被弃用，取而代之的是loc/iloc。