从版本0.16.1开始，您可以

df.drop(['column_name'], axis = 1, inplace = True, errors = 'ignore')

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)

Use:

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

或者你可以和

del df['colname']

基于列编号删除多个列的步骤

df.drop(df.iloc[:,1:3], axis = 1, inplace = True)

基于列名删除多个列的步骤

df.drop(['col1','col2',..'coln'], axis = 1, inplace = True)

要删除特定列之前和之后的列，可以使用truncate方法。例如：

   A   B    C     D      E
0  1  10  100  1000  10000
1  2  20  200  2000  20000

df.truncate(before='B', after='D', axis=1)

输出：

    B    C     D
0  10  100  1000
1  20  200  2000

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

我们可以通过drop（）方法删除或删除一个或多个指定列。

假设df是一个数据帧。

要删除的列=列0

代码：

df = df.drop(column0, axis=1)

要删除多个列col1、col2、，coln，我们必须在列表中插入所有需要删除的列。然后通过drop（）方法删除它们。

代码：

df = df.drop([col1, col2, . . . , coln], axis=1)