已解决：

df.drop('c', axis=1, level=1)

对于多索引，我们必须使用元组来指定列，以便删除特定列，或者指定级别以删除该索引级别上具有该键的所有列。
不要说drop column 'c'，而说drop （'a '，'c'），如下所示：

df.drop(('a', 'c'), axis = 1, inplace = True)

或按如下所示指定级别

df.drop('c', axis = 1, level = 1)

让我们做一个简单的df来演示：

>>> cols = pd.MultiIndex.from_tuples([("a", "b"), ("a", "c"),
...                                   ("a", "f"), ('x', 'c'),('x', 'f')])
>>> df = pd.DataFrame([[1,3, 7, 21, 8], [2, 4, 9, 21, 8]], columns=cols)
>>> df
   a         x   
   b  c  f   c  f
0  1  3  7  21  8
1  2  4  9  21  8

下面是如何从“a”中删除“c”

>>> df.drop(('a', 'c'), axis = 1)
   a      x   
   b  f   c  f
0  1  7  21  8
1  2  9  21  8

对于三级索引，则将该关键字包含在元组中以从底层删除，例如 （'a '，'c'，'k '）
使用单个值作为索引（如您所做的），默认情况下，它搜索顶级索引以查找匹配项，并丢弃该索引上的匹配项，或者如果键不在索引中（如您所发现的），则抛出错误。
所以在我的例子中，告诉它只删除'x'就可以了

>>> df.drop('x', axis = 1)
   a      
   b  c  f
0  1  3  7
1  2  4  9

要删除第二个索引为'c'的所有列，请指定级别

>>> df.drop('c', axis = 1, level = 1)
   a     x
   b  f  f
0  1  7  8
1  2  9  8

这对我不起作用。当添加'inplace=True'时才起作用。正确的语句是df.drop（'c '，axis = 1，level = 1，inplace=True）