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

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'])

你可以使用熊猫。

我创建DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2,5], [5,4, 5], [7,7, 8], [7,6,9]],
                  index=['Jane', 'Peter','Alex','Ann'],
                  columns=['Test_1', 'Test_2', 'Test_3'])

数据帧：

       Test_1  Test_2  Test_3
Jane        1       2       5
Peter       5       4       5
Alex        7       7       8
Ann         7       6       9

要按名称选择一个或多个列，请执行以下操作：

df[['Test_1', 'Test_3']]

       Test_1  Test_3
Jane        1       5
Peter       5       5
Alex        7       8
Ann         7       9

您还可以使用：

df.Test_2

然后得到Test_2列：

Jane     2
Peter    4
Alex     7
Ann      6

您还可以使用.loc（）从这些行中选择列和行。这称为“切片”。请注意，我从列Test_1到Test_3：

df.loc[:, 'Test_1':'Test_3']

“切片”是：

       Test_1  Test_2  Test_3
Jane        1       2       5
Peter       5       4       5
Alex        7       7       8
Ann         7       6       9

如果你只想让Peter和Ann在Test_1和Test_3列中：

df.loc[['Peter', 'Ann'], ['Test_1', 'Test_3']]

你得到：

       Test_1  Test_3
Peter       5       5
Ann         7       9

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。

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。