一种不同且简单的方法：迭代行

使用迭代

 df1 = pd.DataFrame() # Creating an empty dataframe
 for index,i in df.iterrows():
    df1.loc[index, 'A'] = df.loc[index, 'A']
    df1.loc[index, 'B'] = df.loc[index, 'B']
    df1.head()

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。

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

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

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

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