你的函数无法删除目标DataFrame的核心原因有两个：

1. 操作对象错误：你循环删除的是函数内部的本地引用（df变量），而非全局命名空间里的变量本身。Python中del df只是销毁了函数内的临时引用，不会影响全局命名空间中对应变量对对象的绑定。
2. 列表构建错误：df_list.append([...])会让df_list变成一个嵌套列表（比如[[df1, df2]]），后续循环遍历的是这个外层列表的子列表元素，完全没触达要删除的目标变量。

要真正删除全局命名空间中符合前缀的变量，我们需要直接操作globals()字典（它存储了全局变量的键值对），同时正确记录需要保留的对象：

import pandas as pd

def del_dfs(prefix):
    df_list = []
    # 先一次性筛选出所有符合条件的(变量名, 对象)对，避免遍历中修改globals引发异常
    target_pairs = [
        (name, obj) 
        for name, obj in globals().items() 
        if name.startswith(prefix) and isinstance(obj, (pd.Series, pd.DataFrame))
    ]
    
    # 将需要记录的对象存入df_list（用extend避免嵌套）
    df_list.extend([obj for _, obj in target_pairs])
    
    # 遍历变量名，从全局命名空间中删除对应变量
    for name, _ in target_pairs:
        del globals()[name]
    
    return df_list  # 可选，返回被删除的对象列表供后续使用

• 先筛选再操作：先一次性把所有目标(变量名, 对象)对筛选出来，再进行删除操作。如果边遍历globals()边删除，可能会因为字典结构变化引发遍历异常。
• 直接操作globals字典：del globals()[name]才是真正从全局命名空间移除变量的方式，这会让外部代码无法再通过该变量名访问对应的DataFrame/Series。
• 正确记录对象：用extend()替代append()，确保df_list里直接存储的是目标对象，而不是嵌套的列表结构。

# 准备测试数据
df_log_1 = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3]})
df_log_2 = pd.DataFrame({'value': [4, 5, 6]})
s_temp = pd.Series([7, 8])

print("删除前的全局变量:", [k for k in globals() if k.startswith('df_log') or k == 's_temp'])
# 输出: ['df_log_1', 'df_log_2', 's_temp']

deleted_objs = del_dfs('df_log')
print("删除后的全局变量:", [k for k in globals() if k.startswith('df_log') or k == 's_temp'])
# 输出: ['s_temp']
print("记录的被删除对象:", deleted_objs)
# 输出: [   value
# 0      1
# 1      2
# 2      3,    value
# 0      4
# 1      5
# 2      6]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saeed