从df.columns中删除非英语单词

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，我们需要获取DataFrame的列名，可以使用df.columns属性来获取列名列表。
2. 接下来，我们可以使用正则表达式来匹配非英语单词。正则表达式可以用来匹配各种模式，我们可以使用它来匹配非英语字符。
3. 使用Python的re模块，我们可以使用re.sub()函数来替换非英语字符为空字符串。这样就可以将非英语字符从列名中删除。

下面是一个示例代码：

import re

# 获取DataFrame的列名
columns = df.columns.tolist()

# 定义正则表达式模式，匹配非英语字符
pattern = re.compile(r'[^\x00-\x7F]+')

# 使用正则表达式替换非英语字符为空字符串
clean_columns = [re.sub(pattern, '', column) for column in columns]

# 更新DataFrame的列名
df.columns = clean_columns

这样，我们就可以从df.columns中删除非英语单词了。

关于正则表达式的详细用法和语法，可以参考腾讯云的云开发文档中的正则表达式介绍：正则表达式介绍

请注意，以上代码示例中没有提及具体的腾讯云产品，因为从问题描述中并没有提到需要与腾讯云产品相关联。如果需要了解腾讯云的相关产品，可以参考腾讯云官方网站的产品介绍页面。