查找和删除 Pandas 数据框架中的重复列可以通过以下步骤完成：
查找重复列
- 通过 Pandas 的
duplicated()方法检查数据框架中的重复列，该方法会返回一个布尔类型的数据框架，其中True表示出现了重复列。例如：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [1, 2, 3], 'col4': [7, 8, 9]})
# 检查重复列
print(df.duplicated()) # 输出：False, False, False, False
上述代码中，数据框架 df 包含四列，其中前三列的数值两两相同。duplicated() 方法返回的布尔类型数据框架中，前三列对应的值都为 False，表明不存在重复列。
- 可以通过
duplicated()方法的keep参数来指定保留哪个重复列。例如，保留第一个出现的重复列：
# 保留第一个出现的重复列
print(df.duplicated(keep='first')) # 输出：False, False, True, False
上述代码中，参数 keep='first' 表示保留第一个出现的重复列，因此第一个和第三个列的返回值为 True，对应的是重复的 col1 和 col3 列。
删除重复列
- 通过
drop_duplicates()方法删除数据框架中的重复列。例如，删除所有重复的列：
# 删除所有重复的列
df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated()]
print(df) # 输出： col1 col2 col4
上述代码中，~df.columns.duplicated() 返回一个布尔类型数据框架，其中 True 表示该列是重复的。使用布尔类型数据框架对 df 进行切片，即可得到不包含重复列的数据框架。
- 可以通过
drop_duplicates()方法的keep参数来指定保留哪个重复列。例如，保留第一个出现的重复列：
# 保留第一个出现的重复列
df = df.loc[:, ~df.columns.duplicated(keep='first')]
print(df) # 输出： col1 col2 col4
上述代码中，duplicated(keep='first') 返回一个布尔类型数据框架，其中保留第一个出现的重复列。使用同样的方式对数据框架进行切片，即可得到不包含重复列（保留第一个出现的重复列）的数据框架。
以上就是查找和删除 Pandas 数据框架中重复列的完整攻略，包含了多种方法和详细的示例说明。