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。

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。

令人惊讶的是居然没人提这个问题:

# To remove last n rows
df.head(-n)

# To remove first n rows
df.tail(-n)

在1000行的DataFrame上运行速度测试表明，切片和头部/尾部比使用drop快6倍:

>>> %timeit df[:-1]
125 µs ± 132 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

>>> %timeit df.head(-1)
129 µs ± 1.18 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

>>> %timeit df.drop(df.tail(1).index)
751 µs ± 20.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

DF[:-n]

其中n是最后要删除的行数。

删除最后一行:

DF = DF[:-1]

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

DF。drop((label =None, axis=0, index = last_row)

作为的函数:

DataFrame。drop(label =None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

从行或列中删除指定的标签。

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.drop.html