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)

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。

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')]

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()]

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。