Löschen mehrerer Spalten basierend auf Spaltennamen in Pandas

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Ich habe einige Daten und wenn ich sie importiere, erhalte ich die folgenden unnötigen Spalten. Ich suche nach einer einfachen Möglichkeit, diese alle zu löschen.

 "Unnamed: 24", "Unnamed: 25", "Unbenannt: 26", "Unbenannt: 27", "Unbenannt: 28", "Unbenannt: 29", "Unbenannt: 30", "Unbenannt: 31", "Unbenannt: 32", "Unbenannt: 33" , "Unbenannt: 34", "Unbenannt: 35", "Unbenannt: 36", "Unbenannt: 37", "Unbenannt: 38", "Unbenannt: 39", "Unbenannt: 40", "Unbenannt: 41", " Unbenannt: 42", "Unbenannt: 43", "Unbenannt: 44", "Unbenannt: 45", "Unbenannt: 46", "Unbenannt: 47", "Unbenannt: 48", "Unbenannt: 49", "Unbenannt: 50", "Unbenannt: 51", "Unbenannt: 52", "Unbenannt: 53", "Unbenannt: 54", "Unbenannt: 55", "Unbenannt: 56", "Unbenannt: 57", "Unbenannt: 58" , "Unnamed: 59", "Unnamed: 60" 

Sie werden durch 0-Indexierung indiziert, also habe ich etwas wie

 df.drop(df .columns[[22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 ,55]], axis=1, inplace=True) 

Aber das ist nicht sehr effizient. Ich habe versucht, einige for-Schleifen zu schreiben, aber das erschien mir als schlechtes Pandas-Verhalten. Daher stelle ich hier die Frage.

Ich habe einige ähnliche Beispiele gesehen (). Löschen Sie mehrere Spalten Pandas), aber das beantwortet meine Frage nicht.