在 Pandas 中执行此操作的最佳方法是使用drop：

df = df.drop('column_name', 1)

其中1是轴号（0对于行和1列。）

要删除列而无需重新分配df，您可以执行以下操作：

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

最后，要按列号而不是按列标签删除，请尝试删除，例如第 1、第 2 和第 4 列：

df = df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1)  # df.columns is zero-based pd.Index

还使用列的“文本”语法：

df.drop(['column_nameA', 'column_nameB'], axis=1, inplace=True)

注意：在v0.21.0（2017 年 10 月 27 日）中引入，drop() 方法接受 index/columns 关键字作为指定轴的替代方法。

所以我们现在可以这样做：

df = df.drop(columns=['column_nameA', 'column_nameB'])

正确的语法是

del df['column_name']
del df.column_name`由于 Python 中的语法限制，很难简单地完成工作。被Python`del df[name]`翻译成秘密。`df.__delitem__(name)