पंडों में कॉलम नामों के आधार पर कई कॉलम हटाना

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मेरे पास कुछ डेटा है और जब मैं इसे आयात करता हूं तो मुझे निम्नलिखित अनावश्यक कॉलम मिलते हैं मैं इन सभी को हटाने का एक आसान तरीका ढूंढ रहा हूं

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

उन्हें 0-अनुक्रमण द्वारा अनुक्रमित किया जाता है इसलिए मैंने कुछ ऐसा करने की कोशिश की

 df.drop(df .columns[[22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 55]], अक्ष=1, इनप्लेस=सत्य) 

लेकिन यह "बहुत कुशल नहीं है। मैंने लूप के लिए कुछ लिखने की कोशिश की लेकिन इसने मुझे पंडों के बुरे व्यवहार के रूप में प्रभावित किया। इसलिए मैं यहां प्रश्न पूछता हूं।

मैंने कुछ उदाहरण देखे हैं जो समान हैं ( कई कॉलम पंडों को छोड़ें) लेकिन यह मेरे प्रश्न का उत्तर नहीं देता है।