如何从df中选择列a和b，并将它们保存到新的数据帧df1中？
index a b c
1 2 3 4
2 3 4 5
尝试失败：
df1 = df['a':'b']
df1 = df.ix[:, 'a':'b']
当前回答
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']]
其他回答
您可以使用pandas.DataFrame.filter方法对列进行筛选或重新排序，如下所示：
df1 = df.filter(['a', 'b'])
这在链接方法时也非常有用。
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。
也可以使用df.pop（）：
>>> df = pd.DataFrame([('falcon', 'bird', 389.0),
... ('parrot', 'bird', 24.0),
... ('lion', 'mammal', 80.5),
... ('monkey', 'mammal', np.nan)],
... columns=('name', 'class', 'max_speed'))
>>> df
name class max_speed
0 falcon bird 389.0
1 parrot bird 24.0
2 lion mammal 80.5
3 monkey mammal
>>> df.pop('class')
0 bird
1 bird
2 mammal
3 mammal
Name: class, dtype: object
>>> df
name max_speed
0 falcon 389.0
1 parrot 24.0
2 lion 80.5
3 monkey NaN
请使用df.pop（c）。
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！
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。
