在Pandas中删除重复的列之一

想法是为匹配A和重复的-第一个或最后一个值创建掩码，并通过DataFrame.loc的布尔索引`进行过滤：

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(5, 4)), columns=list('ABCA'))
print (df)
    A   B   C   A
0  66  92  98  17
1  83  57  86  97
2  96  47  73  32
3  46  96  25  83
4  78  36  96  80

m1 = df.columns == 'A'
m2 = df.columns.duplicated()
m3 = df.columns.duplicated(keep='last')

df1 = df.loc[:, (m1 & m2) | ~m1]
print (df1)
   B   C   A
0  92  98  17
1  57  86  97
2  47  73  32
3  96  25  83
4  36  96  80

df2 = df.loc[:, (m1 & m3) | ~m1]
print (df2)

    A   B   C
0  66  92  98
1  83  57  86
2  96  47  73
3  46  96  25
4  78  36  96

但是，如果只需要第一个重复的列：

df3 = df.loc[:, ~m2]
#last duplicated
df4 = df.loc[:, ~m3]

回答来源：stackoverflow