使用del df.column从pandas DataFrame中删除列
当删除DataFrame中的列时，我使用：
del df['column_name']
这很有用。 为什么我不能使用：
del df.column_name
正如你可以访问列/ Series作为df.column_name ，我期望这个工作。
由于Python中的语法限制，很难让del df.column_name正常工作。 del df[name]被Python翻译为df.__delitem__(name) 。
在熊猫做这件事的最好方法是使用drop ：
df = df.drop('column_name', 1)
其中1是轴编号（ 0表示行， 1表示列）。
要删除列而不必重新分配df你可以这样做：
df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)
最后，要删除列号而不是列标签，请尝试删除，例如第1列，第2列和第4列：
df.drop(df.columns[[0, 1, 3]], axis=1) # df.columns is zero-based pd.Index
columns = ['Col1', 'Col2', ...]
df.drop(columns, inplace=True, axis=1)
这将在原地删除一列或多列。 请注意， inplace=True是在pandas v0.13中添加的，并且不适用于旧版本，那么在这种情况下，您是否必须将结果重新分配：
df = df.drop(columns, axis=1)
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