使用索引

df.iloc[:-1,:]

这就是iloc存在的原因。你也可以用head或tail。

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。

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

使用索引

df.iloc[:-1,:]

这就是iloc存在的原因。你也可以用head或tail。