我认为这应该很简单，但我尝试了一些想法，但没有一个奏效:
last_row = len(DF)
DF = DF.drop(DF.index[last_row]) #<-- fail!
我试过使用负号，但这也会导致错误。我肯定还是误解了一些基本的东西。
当前回答
对于具有多索引的更复杂的dataframe(例如“Stock”和“Date”)，并且希望删除每个股票的最后一行，而不仅仅是最后一只股票的最后一行，那么解决方案如下:
# To remove last n rows
df = df.groupby(level='Stock').apply(lambda x: x.head(-1)).reset_index(0, drop=True)
# To remove first n rows
df = df.groupby(level='Stock').apply(lambda x: x.tail(-1)).reset_index(0, drop=True)
由于groupby()向Multi-Index添加了一个额外的级别，我们只需使用reset_index()将其放在末尾。结果df与操作前保持相同类型的Multi-Index。
其他回答
对于具有多索引的更复杂的dataframe(例如“Stock”和“Date”)，并且希望删除每个股票的最后一行，而不仅仅是最后一只股票的最后一行，那么解决方案如下:
# To remove last n rows
df = df.groupby(level='Stock').apply(lambda x: x.head(-1)).reset_index(0, drop=True)
# To remove first n rows
df = df.groupby(level='Stock').apply(lambda x: x.tail(-1)).reset_index(0, drop=True)
由于groupby()向Multi-Index添加了一个额外的级别，我们只需使用reset_index()将其放在末尾。结果df与操作前保持相同类型的Multi-Index。
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]
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)
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])
