在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据表格，当我们需要删除某列时，可以使用drop方法来实现，以下是详细的技术教学：

1、我们需要安装pandas库，在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pandas

2、接下来，我们创建一个数据表格，这里我们使用pandas的DataFrame对象来创建一个数据表格：

import pandas as pd
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [25, 30, 35],
    '城市': ['北京', '上海', '深圳']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

   姓名  年龄  城市
0  张三  25  北京
1  李四  30  上海
2  王五  35  深圳

3、现在，我们想要删除名为"城市"的列，可以使用drop方法来实现：

df_dropped = df.drop('城市', axis=1)
print(df_dropped)

输出结果：

   姓名  年龄
0  张三  25
1  李四  30
2  王五  35

4、drop方法的第一个参数是要删除的列名，第二个参数是axis，表示删除的轴向，在这里，我们设置axis=1，表示删除列，如果设置axis=0，表示删除行，默认情况下，axis=0。

5、如果需要删除多列，可以将列名放入一个列表中，然后传递给drop方法：

columns_to_drop = ['城市', '年龄']
df_dropped = df.drop(columns_to_drop, axis=1)
print(df_dropped)

输出结果：

   姓名
0  张三
1  李四
2  王五

6、如果需要删除的列不存在于数据表格中，drop方法会抛出一个异常，为了避免这种情况，我们可以先检查列名是否存在于数据表格中：

column_name = '身高'
if column_name in df.columns:
    df_dropped = df.drop(column_name, axis=1)
else:
    print(f"列名'{column_name}'不存在于数据表格中")

7、如果需要保留要删除的列中的值，可以设置inplace参数为True：

df.drop('城市', axis=1, inplace=True)
print(df)

输出结果：

   姓名  年龄  城市
0  张三  25  None
1  李四  30  None
2  王五  35  None

8、如果不想改变原始数据表格，可以不设置inplace参数或者将其设置为False：

df_dropped = df.drop('城市', axis=1, inplace=False)
print(df) # df保持不变，输出原始数据表格；print(df_dropped) # df_dropped为删除某列后的数据表格。

在Python中，我们可以使用pandas库的drop方法来删除某列，我们需要创建一个数据表格，使用drop方法删除指定的列，可以通过设置axis参数来指定删除的轴向（行或列），如果需要删除多列，可以将列名放入一个列表中，在删除之前，可以先检查列名是否存在于数据表格中，如果需要保留要删除的列中的值，可以设置inplace参数为True，如果不希望改变原始数据表格，可以不设置inplace参数或者将其设置为False。