Python 删除重复的列

我正在玩一个excel电子表格，它比较不同货币的两个项目的价值。电子表格标题如下：

美元-美元差额|英镑-英镑差额|日元-日元差额……

当我将其导入pandas并创建一个数据框时，它会创建名为Difference.1、Difference.2、Difference.3、Difference.n的标题

我想删除名为差异的所有标题

---

请注意，所有差异标题的名称都是唯一的

我想您可以参考此链接了解更多信息 下面是我们要做的

使用差异搜索所有列名称

生成包含所有这些名称的列表

删除包含这些名称的列

//获取一个新的df，该df只包含有差异的名称

df2 = df.filter(like='DIFFERENCE ', axis=1)

//为所有这些列名生成一个列表

x = []
for col in df2.columns:
    x.append(col)

//在x中删除具有这些名称的列

df.drop(columns=x)

//或您可以为这些更新的信息保留新的df

df3 = df.drop(columns=x)

---

我相信您所需要的只是删除在it名称中包含“DIFFERENCE”的列。在这种情况下，您可以简单地执行以下操作：

df=pd.read\u csv（“../path/to/your/file.csv”）
df=df[df.columns.drop（list（df.filter（regex='DIFFERENCE'）））]

例子 如果你有这样的东西：

df=pd.DataFrame（{“a1”：[1,2,3]，“a2”：[1,1,1]，“b”：[2,4,6]}）
打印（df）
输出：
a1 a2 b
0   1   1  2
1   2   1  4
2   3   1  6

下一步是

df=df[df.columns.drop（list（df.filter（regex='a'）））]
打印（df）
输出：
B
0  2
1  4
2  6

---

您可以阅读更多关于

的信息，我们需要更多的信息才能继续。你试过什么代码？您正在使用

标题

选项吗？传递

sep='\t'

可能会起作用：

pd.read\u csv（文件，sep='\t'）