Чтобы удалить повторяющиеся столбцы в пандах, вы можете использовать различные методы. Вот несколько подходов:

1. Метод 1: использование транспозиции DataFrame
   • Транспонируйте DataFrame с помощью атрибута .T.
   • Используйте метод .drop_duplications(), чтобы удалить повторяющиеся строки.
   • Транспонируйте DataFrame обратно в исходную форму, используя .T.

df = df.T.drop_duplicates().T

2. Метод 2: использование проекции DataFrame
   • Создайте новый DataFrame, выбрав только те столбцы, которые не являются повторяющимися.
   • Используйте метод доступа .locс логической маской, чтобы отфильтровать повторяющиеся столбцы.

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

<старый старт="3">

Метод 3: использование запроса в стиле T-SQL DataFrame

• Используйте метод df.query(), чтобы указать строку запроса, которая выбирает столбцы без дубликатов.

df = df.query('not column_name.duplicated()')

4. Метод 4: использование группы DataFrame By
   • Сгруппируйте столбцы по именам и выберите первый столбец из каждой группы.
   • Переназначьте полученный DataFrame, чтобы перезаписать исходный.

df = df.groupby(df.columns, axis=1).first()

5. Метод 5: использование словаря DataFrame
   • Преобразуйте DataFrame в словарь пар столбец-значение.
   • Создайте новый словарь, в котором ключами будут уникальные имена столбцов.
   • Преобразуйте новый словарь обратно в DataFrame.

df = pd.DataFrame({col: df[col] for col in df})