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)

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

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。

您可以提供要删除的列的列表，并使用Pandas DataFrame上的drop（）函数仅返回所需的列。

只是说说而已

colsToDrop = ['a']
df.drop(colsToDrop, axis=1)

将返回仅包含列b和c的DataFrame。

此处记录了drop方法。

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

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]