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按标签名称或索引位置在DataFrame中删除列可以用到以下两种方法：

1. 使用.drop()方法

该方法默认按照标签名称或索引位置删除行或列，可以通过axis参数指定删除行或删除列。

删除一列的示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除列'B'
df = df.drop('B', axis=1)
print(df)

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

其中，参数axis=1表示删除列，'B'表示待删除的列名称。

1. 使用del语句

该语句是Python的内置语句，在DataFrame中可以使用该语句删除列。

删除一列的示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除列'B'
del df['B']
print(df)

输出结果为：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

其中，'B'表示待删除的列名称。

需要注意的是：

• 使用.drop()方法删除一列时，结果返回的是一个新的DataFrame，原始的DataFrame并没有发生改变。如果需要在原始的DataFrame上进行修改，可以设置inplace=True参数。
• 使用del语句删除一列时，会直接在原始的DataFrame上进行修改，不需要设置其他参数。
• 如果需要删除多个列，可以将列名称或索引位置放在列表中，例如df.drop(['B', 'C'], axis=1)表示删除列’B’和列’C’。