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。

使用数据帧和切片的iloc函数删除列，当我们有一个带有不需要的值的典型列名时：

df = df.iloc[:,1:] # Removing an unnamed index column

这里0是默认行，1是第一列，因此：，1:是删除第一列的参数。

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)

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

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。

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。