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])

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])

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。

我发现的最好的解决方案是不(不一定?)完全复制

df.drop(df.index[-1], inplace=True)

当然，你可以简单地省略inplace=True来创建一个新的数据框架，你也可以通过简单地截取df的切片轻松地删除最后N行。指数(df。index[-N:]删除最后N行)。因此，这种方法不仅简洁，而且非常灵活。