如果您的panda版本允许（首先检查是否可以向usecols传递一个函数），我会尝试如下操作：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('large_excel_file.xlsx', usecols=lambda x: 'Unnamed' not in x,)

这将跳过所有没有标题名称的列。您可以用不需要的列名列表替换“未命名”。

你可以使用下面的技巧：让我们不想要（想跳过）的列是2 5 8，然后找到所有我们不想保留的剩余列cols，使得：

In [7]: cols2skip = [2,5,8]  
In [8]: cols = [i for i in range(10) if i not in cols2skip]

In [9]: cols
Out[9]: [0, 1, 3, 4, 6, 7, 9]

然后我们可以使用usecols来使用那些剩余的列（我们不想保留）：

df = pd.read_excel(filename, usecols=cols)

如果你使用read_excel，使用一个函数来过滤列肯定更容易，就像MarMat的答案一样。他们的答案应该稍微改变一下，以适应OP中的情况，在OP中skip_cols应该被忽略。

skip_cols = ['col_a', 'col_b',...,'col_zz']
df = pd.read_excel('Book1.xlsx', usecols=lambda x: x not in skip_cols)

您还可以通过传递nrows=0只读取Excel文件的列，然后使用Index.difference提取所需的列。

cols = pd.read_excel('Book1.xlsx', nrows=0).columns
df = pd.read_excel('Book1.xlsx', usecols=cols.difference(skip_cols))