你可以用df。过滤器获取匹配字符串的列列表，然后使用df.drop

resdf = df.drop(df.filter(like='Test',axis=1).columns.to_list(), axis=1)

问题声明“我想删除名称包含单词“Test”的所有列。”

test_columns = [col for col in df if 'Test' in col]
df.drop(columns=test_columns, inplace=True)

该方法在适当的位置执行所有操作。许多其他答案会复制，效率不高:

df.drop(df.columns[df.columns.str.contains('Test')]， axis=1, inplace=True)

这里有一种方法:

df = df[df.columns.drop(list(df.filter(regex='Test')))]

这可以在一行中完成:

df = df.drop(df.filter(regex='Test').columns, axis=1)

删除包含正则表达式的列名列表时的解决方案。我更喜欢这种方法，因为我经常编辑下拉列表。为下拉列表使用负筛选器正则表达式。

drop_column_names = ['A','B.+','C.*']
drop_columns_regex = '^(?!(?:'+'|'.join(drop_column_names)+')$)'
print('Dropping columns:',', '.join([c for c in df.columns if re.search(drop_columns_regex,c)]))
df = df.filter(regex=drop_columns_regex,axis=1)