第一步:-读取第一行，即所有列，删除所有重复的列。

第二步:最后只读那些专栏。

cols = pd.read_csv("file.csv", header=None, nrows=1).iloc[0].drop_duplicates()
df = pd.read_csv("file.csv", usecols=cols)

听起来好像您已经知道了唯一的列名。如果是这样的话，那么df = df['时间'，'时间相对'，'N2']将有效。

如果不是，你的解决方案应该工作:

In [101]: vals = np.random.randint(0,20, (4,3))
          vals
Out[101]:
array([[ 3, 13,  0],
       [ 1, 15, 14],
       [14, 19, 14],
       [19,  5,  1]])

In [106]: df = pd.DataFrame(np.hstack([vals, vals]), columns=['Time', 'H1', 'N2', 'Time Relative', 'N2', 'Time'] )
          df
Out[106]:
   Time  H1  N2  Time Relative  N2  Time
0     3  13   0              3  13     0
1     1  15  14              1  15    14
2    14  19  14             14  19    14
3    19   5   1             19   5     1

In [107]: df.T.drop_duplicates().T
Out[107]:
   Time  H1  N2
0     3  13   0
1     1  15  14
2    14  19  14
3    19   5   1

您可能有一些特定于您的数据的东西搞砸了。如果你能提供更多关于数据的细节，我们会给予更多的帮助。

编辑: 如Andy所说，问题可能在于重复的列标题。

对于一个示例表文件'dummy.csv'，我创建了:

Time    H1  N2  Time    N2  Time Relative
3   13  13  3   13  0
1   15  15  1   15  14
14  19  19  14  19  14
19  5   5   19  5   1

使用read_table提供唯一的列并正常工作:

In [151]: df2 = pd.read_table('dummy.csv')
          df2
Out[151]:
         Time  H1  N2  Time.1  N2.1  Time Relative
      0     3  13  13       3    13              0
      1     1  15  15       1    15             14
      2    14  19  19      14    19             14
      3    19   5   5      19     5              1
In [152]: df2.T.drop_duplicates().T
Out[152]:
             Time  H1  Time Relative
          0     3  13              0
          1     1  15             14
          2    14  19             14
          3    19   5              1  

如果你的版本不允许，你可以拼凑一个解决方案，使它们独一无二:

In [169]: df2 = pd.read_table('dummy.csv', header=None)
          df2
Out[169]:
              0   1   2     3   4              5
        0  Time  H1  N2  Time  N2  Time Relative
        1     3  13  13     3  13              0
        2     1  15  15     1  15             14
        3    14  19  19    14  19             14
        4    19   5   5    19   5              1
In [171]: from collections import defaultdict
          col_counts = defaultdict(int)
          col_ix = df2.first_valid_index()
In [172]: cols = []
          for col in df2.ix[col_ix]:
              cnt = col_counts[col]
              col_counts[col] += 1
              suf = '_' + str(cnt) if cnt else ''
              cols.append(col + suf)
          cols
Out[172]:
          ['Time', 'H1', 'N2', 'Time_1', 'N2_1', 'Time Relative']
In [174]: df2.columns = cols
          df2 = df2.drop([col_ix])
In [177]: df2
Out[177]:
          Time  H1  N2 Time_1 N2_1 Time Relative
        1    3  13  13      3   13             0
        2    1  15  15      1   15            14
        3   14  19  19     14   19            14
        4   19   5   5     19    5             1
In [178]: df2.T.drop_duplicates().T
Out[178]:
          Time  H1 Time Relative
        1    3  13             0
        2    1  15            14
        3   14  19            14
        4   19   5             1 

如果我没有弄错的话，下面的代码没有转置解决方案的内存问题，并且比@kalu函数的行数更少，保留任何类似名称列的第一个。

Cols = list(df.columns)
for i,item in enumerate(df.columns):
    if item in df.columns[:i]: Cols[i] = "toDROP"
df.columns = Cols
df = df.drop("toDROP",1)

简单的列比较是按值检查重复列的最有效方法(就内存和时间而言)。这里有一个例子:

import numpy as np
import pandas as pd
from itertools import combinations as combi

df = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,1, (100,4)), columns=['a','b','c','d'])
df['a'] = df['d'].copy()  # column 'a' is equal to column 'd'

# to keep the first
dupli_cols = [cc[1] for cc in combi(df.columns, r=2) if (df[cc[0]] == df[cc[1]]).all()]

# to keep the last
dupli_cols = [cc[0] for cc in combi(df.columns, r=2) if (df[cc[0]] == df[cc[1]]).all()]
            
df = df.drop(columns=dupli_cols)

下面的方法将识别dupe列，以检查最初构建数据框架时出错的地方。

dupes = pd.DataFrame(df.columns)
dupes[dupes.duplicated()]

如果您想检查重复的列，这段代码可能很有用

columns_to_drop= []

for cname in sorted(list(df)):
    for cname2 in sorted(list(df))[::-1]:
        if df[cname].equals(df[cname2]) and cname!=cname2 and cname not in columns_to_drop:
            columns_to_drop.append(cname2)
            print(cname,cname2,'Are equal')

df = df.drop(columns_to_drop, axis=1)