python - 根据 Pandas 中的列名删除多个列

Question

我有一些数据，当我导入它时，我得到了以下不需要的列。我正在寻找一种简单的方法来删除所有这些。

'Unnamed: 24', 'Unnamed: 25', 'Unnamed: 26', 'Unnamed: 27',
'Unnamed: 28', 'Unnamed: 29', 'Unnamed: 30', 'Unnamed: 31',
'Unnamed: 32', 'Unnamed: 33', 'Unnamed: 34', 'Unnamed: 35',
'Unnamed: 36', 'Unnamed: 37', 'Unnamed: 38', 'Unnamed: 39',
'Unnamed: 40', 'Unnamed: 41', 'Unnamed: 42', 'Unnamed: 43',
'Unnamed: 44', 'Unnamed: 45', 'Unnamed: 46', 'Unnamed: 47',
'Unnamed: 48', 'Unnamed: 49', 'Unnamed: 50', 'Unnamed: 51',
'Unnamed: 52', 'Unnamed: 53', 'Unnamed: 54', 'Unnamed: 55',
'Unnamed: 56', 'Unnamed: 57', 'Unnamed: 58', 'Unnamed: 59',
'Unnamed: 60'

它们被 0 索引索引，所以我尝试了类似的东西

df.drop(df.columns[[22, 23, 24, 25, 
26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 ,55]], axis=1, inplace=True)

但这不是很有效。我尝试编写一些 for 循环，但这让我觉得 Pandas 的行为很糟糕。所以我在这里问这个问题。

我见过一些类似的例子 (Drop multiple columns in pandas)，但这并不能回答我的问题。

Answer 1

到目前为止，最简单的方法是:

yourdf.drop(['columnheading1', 'columnheading2'], axis=1, inplace=True)