使用Python从数据帧中删除多列

我知道如何使用Python从数据帧中删除列。但对于我的问题，数据集是巨大的，我想要删除的列被分组在一起，或者基本上是在列标题轴上分散的。有没有一种更短的方法可以用更少的代码行分割或删除所有列，而不是像我这样写出来。我在这里所用的方法是有效的，但我想用一种更概括的方法

flight_data_copy_final是应存储该数据的变量

这是我的密码：

from IPython.display import display

flight_data_copy_version1 = flight_data_copy.drop(flight_data_copy.ix[:,"Year": "FlightDate"].columns, axis=1)
flight_data_copy_version2 = flight_data_copy_version1.drop("TailNum", axis=1)
flight_data_copy_version3 = flight_data_copy_version2.drop("OriginStateFips", axis=1)
flight_data_copy_version4 = flight_data_copy_version3.drop("DestStateFips", axis=1)
flight_data_copy_version5 = flight_data_copy_version4.drop("Diverted", axis=1)
flight_data_copy_version6 = flight_data_copy_version5.drop("Flights", axis=1)
flight_data_copy_final = flight_data_copy.drop(flight_data_copy_version6.ix[:,"FirstDepTime":].columns, axis=1)

print (display (flight_data_copy_final))

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要在pandas中同时删除多个列，可以指定列名，如下所示。如果希望在同一数据帧中显示受更改影响的列，则需要选项

inplace=True

。否则，请将其移除

flight_data_copy.drop(['TailNum', 'OriginStateFips', 
                'DestStateFips', 'Diverted'], axis=1, inplace=True)

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来源：

你可以这样做：

df.drop（['col1'，'col2'，'col5'，'colN'，]，1）

你不需要分配这么多中间变量。您可以执行

df.drop（'col1'，axis=1）。drop（'col2'，axis=1）…

。或者最好在一次操作中删除所有列，并可能使用

df.drop（['col1'，'col2'，'col5'，'colN'，]，axis=1，inplace=True）替换