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)

在Pandas中执行此操作的最佳方法是使用drop：

df = df.drop('column_name', axis=1)

其中1是轴号（0表示行，1表示列。）

或者，drop（）方法接受索引/列关键字作为指定轴的替代方法。所以我们现在可以做：

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])

这是在v0.21.0中引入的（2017年10月27日）

要删除列而不必重新分配df，可以执行以下操作：

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

最后，要按列编号而不是按列标签删除，请尝试删除，例如，第1列、第2列和第4列：

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index

同时使用列的“text”语法：

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)

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']]

Use:

columns = ['Col1', 'Col2', ...]
df.drop(columns, inplace=True, axis=1)

这将在位删除一个或多个列。请注意，inplace=True是在panda v0.13中添加的，在旧版本中不起作用。在这种情况下，您必须重新分配结果：

df = df.drop(columns, axis=1)

从Python的一般观点来看，如果可以删除属性column_name，del obj.column_name是有意义的。它需要是一个常规属性，或者是一个定义了删除器的属性。

这不适用于Pandas，也不适用于Pandas数据帧的原因如下：

考虑df.column_name是一个“虚拟属性”，它本身不是一个东西，它不是该列的“座位”，它只是访问该列的一种方式。很像没有删除器的属性。