如何删除熊猫数据帧的最后一行数据

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

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

2022-10-10 17:38:30

其他回答

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。

2018-12-12 20:23:32

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)

2019-08-27 19:36:01