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。

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。

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

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)

从版本0.16.1开始，您可以

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

点语法在JavaScript中有效，但在Python中无效。

Python:del df['column_name]JavaScript：del df['column_name]或del df.column_name