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)

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()]

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)

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)

快速和简单的方法删除复制列的值:

df = df.T.drop_duplicates().T

更多信息:Pandas DataFrame drop_duplicate manual。

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