要删除DataFrame中的列，我可以成功使用：
del df['column_name']
但为什么我不能使用以下选项？
del df.column_name
由于可以通过df.column_name访问该系列，所以我希望这能奏效。
当前回答
使用数据帧和切片的iloc函数删除列，当我们有一个带有不需要的值的典型列名时：
df = df.iloc[:,1:] # Removing an unnamed index column
这里0是默认行，1是第一列，因此：，1:是删除第一列的参数。
其他回答
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)
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)
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)
点语法在JavaScript中有效，但在Python中无效。
Python:del df['column_name]JavaScript：del df['column_name]或del df.column_name
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。
