正如您所猜测的，正确的语法是

del df['column_name']

由于Python中的语法限制，很难使del df.column_name正常工作。deldf[name]被翻译成df__delitem__（name）在Python的封面下。

从版本0.16.1开始，您可以

df.drop(['column_name'], axis = 1, inplace = True, errors = 'ignore')

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)

按索引删除

删除第一列、第二列和第四列：

df.drop(df.columns[[0,1,3]], axis=1, inplace=True)

删除第一列：

df.drop(df.columns[[0]], axis=1, inplace=True)

此处有一个可选参数可以在不创建副本的情况下修改数据。

被逮捕的

列选择、添加、删除

删除列列名：

df.pop('column-name')

示例：

df = DataFrame.from_items([('A', [1, 2, 3]), ('B', [4, 5, 6]), ('C', [7,8, 9])], orient='index', columns=['one', 'two', 'three'])

打印df:

   one  two  three
A    1    2      3
B    4    5      6
C    7    8      9

df.drop（df.columns[[0]，axis=1，inplace=True）打印df:

   two  three
A    2      3
B    5      6
C    8      9

三=df.pop（“三”）打印df:

   two
A    2
B    5
C    8

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)

这里的大多数答案都忽略了实际提出的问题：

为什么不能使用del df.column_name？

首先，我们需要了解这个问题，这需要我们深入研究Python的神奇方法。

正如韦斯在回答中指出的那样，deldf['column']映射到Python的神奇方法df__delitem__（'column'），它在Pandas中实现以删除列。

然而，正如上面关于Python魔术方法的链接中所指出的：

事实上，__del__几乎永远不应该被使用，因为它被称为；小心使用！

您可以认为不应该使用或鼓励del df['column_name]，因此甚至不应该考虑del df.column_name。

然而，理论上，deldf.column_name可以使用魔术方法__delattr_在Pandas中实现。然而，这确实会带来某些问题，deldf['column_name]实现已经存在的问题，但程度较低。

示例问题

如果我在数据帧中定义了一个名为“dtypes”或“columns”的列，该怎么办？

然后假设我想删除这些列。

deldf.dtypes会使__delattr_方法混淆，好像它应该删除“dtypes”属性或“dtype”列一样。

这个问题背后的建筑问题

数据帧是列的集合吗？数据帧是行的集合吗？列是数据帧的属性吗？

熊猫回答：

是的，在所有方面不，但如果您想这样做，可以使用.ix、.loc或.iloc方法。也许，你想读取数据吗？那么是的，除非该属性的名称已经被属于数据帧的另一个属性所采用。是否要修改数据？那就没有了。

太长，读不下去了

你不能做deldf.column_name，因为Pandas有一个相当广泛的架构，需要重新考虑，以避免用户出现这种认知失调。

专业提示：

不要使用df.column_name。它可能很漂亮，但会导致认知失调。

Python之禅引用如下：

删除列有多种方法。

应该有一种——最好只有一种——明显的方法来实现。

列有时是属性，但有时不是。

特殊情况不足以打破规则。

del df.dtypes是否删除dtypes属性或dtypes列？

面对模棱两可的问题，拒绝猜测。