如何在Pandas中根据部分列名列表批量删除DataFrame列？

错误原因 #

你之前的代码报错是因为df.filter()的items、like、regex参数互斥，不能同时传入待匹配的字符串列表和regex=True。

正确实现方法 #

直接通过正则匹配列名，定位需要删除的列后执行删除操作：

1. 将dropthese['partname']中的所有字符串拼接成正则表达式（用|分隔，表示匹配任意一个目标字符串）
2. 筛选出df中列名包含任一目标字符串的列
3. 删除这些列

基础版代码

# 拼接正则匹配规则
match_pattern = '|'.join(dropthese['partname'].tolist())
# 找出要删除的列
columns_to_drop = df.columns[df.columns.str.contains(match_pattern)]
# 删除列（需赋值回df，或添加inplace=True直接修改原数据）
df = df.drop(columns_to_drop, axis=1)

处理特殊字符的进阶版

如果partname里包含正则特殊字符（比如.、*、?等），需要先转义避免匹配逻辑出错：

import re
# 转义每个字符串后再拼接正则规则
match_pattern = '|'.join(re.escape(part) for part in dropthese['partname'].tolist())
columns_to_drop = df.columns[df.columns.str.contains(match_pattern)]
df = df.drop(columns_to_drop, axis=1)

补充说明 #

• 若想直接修改原DataFrame，无需重新赋值，可给drop方法添加inplace=True参数：df.drop(columns_to_drop, axis=1, inplace=True)
• 如需忽略大小写匹配，给str.contains()添加case=False参数即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anarchy