通过使用自动补全或“IntelliSense”而不是字符串文字来获得优势：

del df[df.column1.name]

# or

df.drop(df.column1.name, axis=1, inplace=True)

它适用于当前的Pandas版本。

我们可以通过drop（）方法删除或删除一个或多个指定列。

假设df是一个数据帧。

要删除的列=列0

代码：

df = df.drop(column0, axis=1)

要删除多个列col1、col2、，coln，我们必须在列表中插入所有需要删除的列。然后通过drop（）方法删除它们。

代码：

df = df.drop([col1, col2, . . . , coln], axis=1)

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

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']]

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

Pandas 0.21+答案

Pandas 0.21版略微更改了drop方法，以包括索引和列参数，以匹配重命名和重新索引方法的签名。

df.drop(columns=['column_a', 'column_c'])

就我个人而言，我更喜欢使用axis参数来表示列或索引，因为它是几乎所有panda方法中使用的主要关键字参数。但是，现在您在0.21版中增加了一些选择。