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)

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)

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)]

感谢我很晚才参加派对，但我也有同样的问题，一个DataFrame有一个MultiIndex。Pandas真的不喜欢非唯一的多索引，在某种程度上，上面的大多数解决方案在这种设置下都不起作用(例如，.drop函数只会错误地带有ValueError:不能处理非唯一的多索引!)

我得到的解决方案是使用.iloc代替。根据文档，use可以使用带有掩码的iloc(=你想保留的列的True/False值列表):

使用长度与列匹配的布尔数组。 df。iloc[:，[正确，错误，正确，错误]]

结合df.columns. duplication()来识别重复的列，你可以以一种高效的、panda -native的方式做到这一点:

df = df.iloc[:, ~df.columns.duplicated()]

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]]

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。