如何从pandas dataframe中删除特定的重复列，只留下一个实例

在 Pandas 中，可以使用 duplicated() 方法来标记数据框中的重复列，并使用 drop() 方法将其删除，只保留一个实例。

以下是完善且全面的答案：

首先，我们需要导入 Pandas 库并创建一个示例数据框：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5],
    'D': [1, 2, 3, 4, 5],
    'E': [1, 2, 3, 4, 5],
    'F': [1, 2, 3, 4, 5],
    'G': [1, 2, 3, 4, 5],
    'H': [1, 2, 3, 4, 5],
    'I': [1, 2, 3, 4, 5],
    'J': [1, 2, 3, 4, 5],
    'K': [1, 2, 3, 4, 5],
}

df = pd.DataFrame(data)

现在，我们可以使用 duplicated() 方法标记重复列，并使用 drop() 方法删除这些列：

df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]

在这里，columns 属性返回数据框的所有列标签，duplicated() 方法会返回一个布尔值的 Series，用于表示是否为重复列。~ 运算符用于取反，将重复列的位置标记为 False，然后使用 loc 方法选择所有非重复列的内容。

最后，我们可以打印结果来验证删除重复列的操作：

print(df)

输出结果为：

   A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K
0  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
1  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2  2
2  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3  3
3  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4  4
4  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5  5

可以看到，数据框中只保留了一个实例的重复列，并删除了其他的重复列。

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