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)

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)

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()]

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')]

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()])