Meerdere kolommen verwijderen op basis van kolomnamen in Panda’s

| | | | | | | | | | | |

Ik heb wat gegevens en als ik deze importeer krijg ik de volgende onnodige kolommen. Ik zoek een gemakkelijke manier om al deze te verwijderen

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

Ze worden geïndexeerd door 0-indexering, dus ik probeerde iets als

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

Maar dit is niet erg efficiënt. Ik heb geprobeerd wat for-loops te schrijven, maar dit kwam op mij over als slecht gedrag van Panda's. Daarom stel ik de vraag hier.

Ik heb enkele voorbeelden gezien die vergelijkbaar zijn ( Zet meerdere kolommen panda's) maar dit beantwoordt mijn vraag niet.