您可以使用下面的行删除前两列(或任何您不需要的列):

df.drop([df.columns[0], df.columns[1]], axis=1)

参考

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)

您可以简单地为df提供columns参数。Drop命令，所以在这种情况下你不需要指定轴，像这样

columns_list = [1, 2, 4] # index numbers of columns you want to delete
df = df.drop(columns=df.columns[columns_list])

参考参见这里的columns参数:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html?highlight=drop#pandas.DataFrame.drop

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。

由于可以有多个具有相同名称的列，我们应该首先重命名列。 下面是解决方案的代码。

df.columns=list(range(0,len(df.columns)))
df.drop(columns=[1,2])#drop second and third columns