要删除DataFrame中的列，我可以成功使用：
del df['column_name']
但为什么我不能使用以下选项？
del df.column_name
由于可以通过df.column_name访问该系列，所以我希望这能奏效。
当前回答
总是使用[]符号是一个很好的做法。一个原因是属性表示法（df.column_name）不适用于编号索引：
In [1]: df = DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
In [2]: df[1]
Out[2]:
0 2
1 5
Name: 1
In [3]: df.1
File "<ipython-input-3-e4803c0d1066>", line 1
df.1
^
SyntaxError: invalid syntax
其他回答
从版本0.16.1开始，您可以
df.drop(['column_name'], axis = 1, inplace = True, errors = 'ignore')
总是使用[]符号是一个很好的做法。一个原因是属性表示法（df.column_name）不适用于编号索引：
In [1]: df = DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
In [2]: df[1]
Out[2]:
0 2
1 5
Name: 1
In [3]: df.1
File "<ipython-input-3-e4803c0d1066>", line 1
df.1
^
SyntaxError: invalid syntax
如果原始数据帧df不太大，没有内存限制，只需要保留几列，或者，如果事先不知道不需要的所有额外列的名称，那么不妨创建一个只包含所需列的新数据帧：
new_df = df[['spam', 'sausage']]
在Pandas 0.16.1+中，只有当列按照eiTan LaVi发布的解决方案存在时，才能删除它们。在此版本之前，您可以通过条件列表理解获得相同的结果：
df.drop([col for col in ['col_name_1','col_name_2',...,'col_name_N'] if col in df],
axis=1, inplace=True)
Use:
df.drop('columnname', axis =1, inplace = True)
或者你可以和
del df['colname']
基于列编号删除多个列的步骤
df.drop(df.iloc[:,1:3], axis = 1, inplace = True)
基于列名删除多个列的步骤
df.drop(['col1','col2',..'coln'], axis = 1, inplace = True)
