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。

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

一个很好的补充是，只有列存在时才可以删除它们。这样，您可以覆盖更多的用例，并且它只会从传递给它的标签中删除现有列：

例如，只需添加errors='ignore'：

df.drop(['col_name_1', 'col_name_2', ..., 'col_name_N'], inplace=True, axis=1, errors='ignore')

这是熊猫0.16.1以后的新版本。文档在这里。

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

要删除特定列之前和之后的列，可以使用truncate方法。例如：

   A   B    C     D      E
0  1  10  100  1000  10000
1  2  20  200  2000  20000

df.truncate(before='B', after='D', axis=1)

输出：

    B    C     D
0  10  100  1000
1  20  200  2000

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']]