如何用列表+非列表方式删除pandas DataFrame列并解决报错

原代码的写法存在两个问题：

• 你尝试用{}构造集合传入columns参数，但列表drop_cols是不可哈希类型，直接放进集合会直接触发TypeError: unhashable type: 'list'报错。
• 就算不触发哈希错误，这种写法会把整个drop_cols列表当成集合里的单个元素，传给drop方法的是嵌套结构，pandas无法识别为合法的列名集合，依然会抛出找不到列的错误。

另外注意：不要用集合作为columns的参数，集合是无序结构，后续排查列相关问题时会增加不必要的成本，统一传入列名列表是最稳妥的做法。

只需要把复用的drop_cols列表和单次使用的硬编码列合并成一维的列名列表，传入参数即可，两种常用写法都可以，且都不会修改原drop_cols列表的内容，不影响你后续在notebook其他位置复用：

1. 列表解包写法（最简洁，推荐）
   如果有2个单次使用的待删除列，直接把列名写在前面的列表里，再解包drop_cols就行：

drop_cols = ['var1', 'var2']
# 示例里除了var0，另一个单次删除列用var_tmp占位，按需替换成实际列名即可
df = df.drop(columns=['var0', 'var_tmp', *drop_cols])

2. 列表拼接写法
   直接把硬编码列组成的列表和drop_cols做拼接，效果和解包完全一致：

drop_cols = ['var1', 'var2']
df = df.drop(columns=['var0', 'var_tmp'] + drop_cols)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者titutubs