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

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 

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()])

@kalu的回答更新了一下，用了最新的熊猫:

def find_duplicated_columns(df):
    dupes = []

    columns = df.columns

    for i in range(len(columns)):
        col1 = df.iloc[:, i]
        for j in range(i + 1, len(columns)):
            col2 = df.iloc[:, j]
            # break early if dtypes aren't the same (helps deal with
            # categorical dtypes)
            if col1.dtype is not col2.dtype:
                break
            # otherwise compare values
            if col1.equals(col2):
                dupes.append(columns[i])
                break

    return dupes

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

请注意，Gene Burinsky的答案(在编写所选答案时)保留了每个重复列的第一列。保留最后一个:

df=df.loc[:, ~df.columns[::-1].duplicated()[::-1]]