删除最后n行:

df.drop(df.tail(n).index,inplace=True) # drop last n rows

通过同样的方式，可以删除前n行:

df.drop(df.head(n).index,inplace=True) # drop first n rows

Drop返回一个新数组，这就是为什么它在og post中阻塞的原因;我有一个类似的要求，重命名一些列标题，并删除了一些行，因为一个格式不正确的csv文件转换为Dataframe，所以在阅读这篇文章后，我使用:

newList = pd.DataFrame(newList)
newList.columns = ['Area', 'Price']
print(newList)
# newList = newList.drop(0)
# newList = newList.drop(len(newList))
newList = newList[1:-1]
print(newList)

它工作得很好，正如你可以看到上面的两条注释掉的行，我尝试了drop.()方法，它工作，但不像使用[n:-n]那样酷和可读，希望能帮助到一些人，谢谢。

删除最后n行:

df.drop(df.tail(n).index,inplace=True) # drop last n rows

通过同样的方式，可以删除前n行:

df.drop(df.head(n).index,inplace=True) # drop first n rows

使用索引

df.iloc[:-1,:]

这就是iloc存在的原因。你也可以用head或tail。

你知道吗，你只需要在第一行给出-1，像这样

last_row = len(DF) - 1
DF = DF.drop(DF.index[last_row])

由于Python中的索引定位是基于0的，因此在索引中对应len(DF)的位置实际上不会有一个元素。你需要last_row = len(DF) - 1:

In [49]: dfrm
Out[49]: 
          A         B         C
0  0.120064  0.785538  0.465853
1  0.431655  0.436866  0.640136
2  0.445904  0.311565  0.934073
3  0.981609  0.695210  0.911697
4  0.008632  0.629269  0.226454
5  0.577577  0.467475  0.510031
6  0.580909  0.232846  0.271254
7  0.696596  0.362825  0.556433
8  0.738912  0.932779  0.029723
9  0.834706  0.002989  0.333436

[10 rows x 3 columns]

In [50]: dfrm.drop(dfrm.index[len(dfrm)-1])
Out[50]: 
          A         B         C
0  0.120064  0.785538  0.465853
1  0.431655  0.436866  0.640136
2  0.445904  0.311565  0.934073
3  0.981609  0.695210  0.911697
4  0.008632  0.629269  0.226454
5  0.577577  0.467475  0.510031
6  0.580909  0.232846  0.271254
7  0.696596  0.362825  0.556433
8  0.738912  0.932779  0.029723

[9 rows x 3 columns]

然而，只写DF[:-1]要简单得多。