スライスと単数を使用したDataframeの列削除

Question

質問内容

Dataframeの列削除方法についてご教示願います。
スライスと単数を同時に指定することは可能でしょうか？

実現したいこと

A列、B列、F列以降を削除したいと考えています。

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(30).reshape(3, 10),
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'])

#無効な構文と表示されてしまいます。
df.drop(df.columns[0,1,5:], axis=1, inplace=True)

試したこと

ググっても、スライスと単数を同時に指定しているコードは見つかりませんでした。

コードを2つに分ければ問題は解決できますが、
もっとスマートな方法があるのではないかと思い、質問いたしました。

Comments

[bsdfan]

解決済みなのでこちらに。こういうときは numpy.r_ を使うとちょっと簡単に書けます。
df.columns[np.r_[0, 1, 5:len(df.columns)]]

[tomiieee]

ご回答いただきありがとうございます。
上記のような方法もあるのですね。

Answer 1

df.drop(df.columns[[0, 1, *range(5,len(df.columns))]], axis=1, inplace=True)

Comments

[tomiieee]

ご回答いただきありがとうございます。
追加で1点ご教示願います。

df.columnsの後に、[]が二重に入っているのはなぜでしょうか？
感覚的に考えれば、df.columnsの後にリストで列番号を指定しているので、[]は1つで良さそうですが
df.columns[0, 1, *range(5,len(df.columns))]　ではエラーが出てしまいました。

[melian]

[] を一つにすると、0次元(axis=0) のインデックス、1次元(axis=1)のインデックス、...、n次元(axis=n)のインデックスを指定することになってしまいます(numpy の ndarray におけるインデックスの指定方法と同じです)。df.columns は次元数が 1 (つまりベクタ)なので、複数の列番号を指定する場合はリストにする必要があります(コロン表記が使えると嬉しいですよね、、、)。

[tomiieee]

ご回答いただきありがとうございます。
非常に助かりました。