在早期版本的熊猫中，您可以使用以下简单的方法删除空列：
df.dropna(axis='columns')
但是，dropna在以后的版本中已贬值。现在如何从数据框中删除多个（没有专门索引的）空列？
答案 0 :(得分：4)
对于当前版本的Pandas（0.23.4），我可以使用dropna()删除空白列。我使用的代码是：
df.dropna(how='all', axis=1)
好像不赞成使用的是一次通过多个轴（即df.dropna(how='all', axis = [0, 1]）。您可以阅读here，他们已经做出了这个决定-“让我们弃用通过多个轴，我们不会对其他任何熊猫函数执行此操作”。
答案 1 :(得分：2)
您可以获取不为空的列，然后对这些列进行过滤。
这是一个例子
non_null_columns = [col for col in df.columns if df.loc[:, col].notna().any()]
df[non_null_columns]