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。

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]

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

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。

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']]

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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