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 

看来你的选择是对的。这是你一直在寻找的一句俏皮话:

df.reset_index().T.drop_duplicates().T

但是，由于没有示例数据帧产生引用错误消息，仅对唯一值的索引对象进行有效的重新索引，因此很难确切地说什么可以解决这个问题。如果恢复原始索引对你来说很重要，那么这样做:

original_index = df.index.names
df.reset_index().T.drop_duplicates().reset_index(original_index).T

我不知道为什么吉恩·布林斯基的答案对我不起作用。我得到了相同的原始数据框架与重复的列。我的解决方法是强制选择ndarray并返回数据框架。

df = pd.DataFrame(df.values[:,~df.columns.duplicated()], columns=df.columns[~df.columns.duplicated()])

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)

我遇到了这个问题，第一个答案提供的一行工作得很好。但是，我遇到了额外的复杂情况，即列的第二个副本拥有所有数据。第一份拷贝没有。

解决方案是通过切换否定操作符来分割一个数据帧，从而创建两个数据帧。有了这两个数据帧之后，我使用l后缀运行了一个连接语句。这样，我就可以引用和删除没有数据的列。

- E

2021年3月更新

@CircArgs随后的帖子可能提供了一个简洁的单行程序来完成我在这里描述的内容。

以防有人还在寻找如何在Python中为Pandas数据帧的列中寻找重复值的答案，我想出了这个解决方案:

def get_dup_columns(m):
    '''
    This will check every column in data frame 
    and verify if you have duplicated columns.
    can help whenever you are cleaning big data sets of 50+ columns 
    and clean up a little  bit for you
    The result will be a list of tuples showing what columns are duplicates
    for example
    (column A, Column C)
    That means that column A is duplicated with column C
    more info go to https://wanatux.com
    '''
    headers_list = [x for x in m.columns]
    duplicate_col2 = []
    y = 0
    while y <= len(headers_list)-1:
        for x in range(1,len(headers_list)-1):
            if m[headers_list[y]].equals(m[headers_list[x]]) == False:        
                continue
            else:
                duplicate_col2.append((headers_list[y],headers_list[x]))
        headers_list.pop(0)  
    return duplicate_col2

你可以像这样强制转换定义:

duplicate_col = get_dup_columns(pd_excel)

它将显示如下结果:

 [('column a', 'column k'),
 ('column a', 'column r'),
 ('column h', 'column m'),
 ('column k', 'column r')]