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)

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)

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。

在Pandas中执行此操作的最佳方法是使用drop：

df = df.drop('column_name', axis=1)

其中1是轴号（0表示行，1表示列。）

或者，drop（）方法接受索引/列关键字作为指定轴的替代方法。所以我们现在可以做：

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])

这是在v0.21.0中引入的（2017年10月27日）

要删除列而不必重新分配df，可以执行以下操作：

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

最后，要按列编号而不是按列标签删除，请尝试删除，例如，第1列、第2列和第4列：

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index

同时使用列的“text”语法：

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)

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。