Python 在pandas中获取多个列子集

我有一个Python中的大数据框架，看起来像这样

GEN A0A1    A0B1    A1B0    A1B1    ...
0   1   2   3   4   5
0   1   2   3   4   5
0   1   2   3   4   5
0   1   2   3   4   5
0   1   2   3   4   5

AxBy的专栏持续了很长一段时间。如何选择此数据帧中不重叠的多个列？例如，我从第1-2列得到一个子集；3-4; 5-6等等

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然后，我想相互独立地变换这些子集（大小保持不变），因此我还需要一种方法来获取对这些列的引用，或者某种方法将它们保存回我获取它们的相同位置。熊猫有没有一种优雅的方法可以做到这一点呢？

这就是我到目前为止提出的方法。也许不是最有效的，但可能对某人有帮助：

seq = bigFrame.columns[<start-index>:]
subCols = [seq[i:i + <grouped-columns-amount>] for i in range(0, len(seq), <grouped-columns-amount>)]
    
    
for cols in subCols:
    print(bigFrame[cols])

seq=bigFrame.columns[：]
subCols=[seq[i:i+]表示范围内的i（0，len（seq））]
对于子cols中的Col：
打印（大框[cols]）