在最新版本的Pandas中，有一种简单的方法可以做到这一点。列名（字符串）可以按您喜欢的方式进行切片。

columns = ['b', 'c']
df1 = pd.DataFrame(df, columns=columns)

前面的答案中讨论的不同方法基于这样的假设：用户知道要删除或子集的列索引，或者用户希望使用一系列列（例如“C”和“E”之间）来子集数据帧。

pandas.DataFrame.drop（）当然是一个基于用户定义的列列表对数据进行子集的选项（尽管您必须谨慎地始终使用数据帧的副本，并且不应将就地参数设置为True！！）

另一个选项是使用pandas.columns.difference（），它对列名进行设置差异，并返回包含所需列的数组的索引类型。以下是解决方案：

df = pd.DataFrame([[2,3,4], [3,4,5]], columns=['a','b','c'], index=[1,2])
columns_for_differencing = ['a']
df1 = df.copy()[df.columns.difference(columns_for_differencing)]
print(df1)

输出将是：

    b   c
1   3   4
2   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。

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]

要选择多个列，请提取并查看它们：df是先前命名的数据帧。然后创建一个新的数据帧df1，并选择要提取和查看的列a到D。

df1 = pd.DataFrame(data_frame, columns=['Column A', 'Column B', 'Column C', 'Column D'])
df1

将显示所有必需的列！

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