您需要根据列在数据框架中的位置来标识它们。例如，如果你想删除(del)列2、3和5，它将是，

df.drop(df.columns[[2,3,5]], axis = 1)

像这样删除多个列:

cols = [1,2,4,5,12]
df.drop(df.columns[cols],axis=1,inplace=True)

inplace=True用于在数据帧本身中进行更改，而不需要在数据帧的副本上进行列删除。如需保留原稿，请使用:

df_after_dropping = df.drop(df.columns[cols],axis=1)

如果有两个名称相同的列。一种简单的方法是手动重命名列，就像这样

df.columns = ['column1', 'column2', 'column3']

然后你可以根据你的要求通过列索引，像这样:-

df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True)

df。列[1]将删除索引1。

记住轴1 =列，轴0 =行。

如果有多个具有相同名称的列，那么到目前为止给出的解决方案将删除所有列，这可能不是我们要寻找的。如果试图删除除一个实例之外的重复列，则可能会出现这种情况。下面的例子说明了这种情况:

# make a df with duplicate columns 'x'
df = pd.DataFrame({'x': range(5) , 'x':range(5), 'y':range(6, 11)}, columns = ['x', 'x', 'y']) 


df
Out[495]: 
   x  x   y
0  0  0   6
1  1  1   7
2  2  2   8
3  3  3   9
4  4  4  10

# attempting to drop the first column according to the solution offered so far     
df.drop(df.columns[0], axis = 1) 
   y
0  6
1  7
2  8
3  9
4  10

可以看到，两个x列都被删除了。 可选择的解决方案:

column_numbers = [x for x in range(df.shape[1])]  # list of columns' integer indices

column_numbers .remove(0) #removing column integer index 0
df.iloc[:, column_numbers] #return all columns except the 0th column

   x  y
0  0  6
1  1  7
2  2  8
3  3  9
4  4  10

如您所见，这实际上只删除了第0列(第一个'x')。

获得你想要的列的好方法(没有问题重复的名称)。

例如，您希望删除的列索引包含在类似列表的变量中

unnecessary_cols = [1, 4, 5, 6]

then

import numpy as np
df.iloc[:, np.setdiff1d(np.arange(len(df.columns)), unnecessary_cols)]

你可以像这样删除i索引上的列:

df.drop(df.columns[i], axis=1)

这可能会很奇怪，如果列中有重复的名字，你可以重命名你想要删除的列。或者你可以像这样重新分配数据帧:

df = df.iloc[:, [j for j, c in enumerate(df.columns) if j != i]]