若要排除某些列，可以将它们放在列索引中。例如：

   A   B    C     D
0  1  10  100  1000
1  2  20  200  2000

选择除两个以外的所有选项：

df[df.columns.drop(['B', 'D'])]

输出：

   A    C
0  1  100
1  2  200

也可以使用truncate方法选择中间列：

df.truncate(before='B', after='C', axis=1)

输出：

    B    C
0  10  100
1  20  200

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。

In [39]: df
Out[39]: 
   index  a  b  c
0      1  2  3  4
1      2  3  4  5

In [40]: df1 = df[['b', 'c']]

In [41]: df1
Out[41]: 
   b  c
0  3  4
1  4  5

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

只需使用此功能

我认为这是实现目标的最简单方法。

熊猫作为pd进口列=[a'，'b']df1=pd.DataFrame（df，columns=cols）df1=df.iloc[：，0:2]

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'])