Python 按索引删除列

假设我有这样一个数据帧：

>>> df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=['a','b','b'])
>>> df
   a  b  b
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

我想删除第二列

'b'

。如果我只使用

del

语句，它将删除

'b'

两列：

>>> del df['b']
>>> df
   a
0  1
1  4
2  7

我可以使用

.iloc[]

按索引选择列并重新分配数据帧，但如何仅删除第二个

'b'

列，例如按索引

df = df.drop(['b'], axis=1).join(df['b'].ix[:, 0:1])

>>> df
   a  b
0  1  2
1  4  5
2  7  8

或者只是为了这个案子

df = df.ix[:, 0:2]

---

但我认为还有其他更好的方法。

这很有趣。重新分配听起来是适当的举措。三思而后行，您知道要删除第二个

b

，而不是基于列名，因为您有重复的列名，而是基于索引。因此，您的算法以某种方式使用了该索引。那么为什么不将列更改为基于索引的列呢？@Boud很好的建议，实际上我可以重命名我要删除的所有列，然后按名称删除，将在到达homeafaik时尝试，

del df['b']

转换为块管理器命令以从所有块中删除相关项，即大致等于重新分配

df=df.iloc[：，：2]

这是保留我找到的重复列的第一个实例的最佳方法！