如何删除数据框中的最后 2 行 - Python

在 Python 中，可以通过 Pandas 库来处理数据框。如果需要删除数据框中的最后 2 行，可以使用 drop() 方法。

下面介绍一种使用 Python Pandas 库删除数据框中最后 2 行的方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含 6 行 3 列的示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'col2': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
    'col3': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
})

# 查看原始数据框
print('原始数据框:')
print(df)

# 使用 drop() 方法删除最后 2 行
df.drop(df.tail(2).index, inplace=True)

# 查看删除后的数据框
print('删除后的数据框:')
print(df)

输出结果为：

原始数据框:
   col1  col2 col3
0     1    10    a
1     2    20    b
2     3    30    c
3     4    40    d
4     5    50    e
5     6    60    f
删除后的数据框:
   col1  col2 col3
0     1    10    a
1     2    20    b
2     3    30    c
3     4    40    d

可以看到，最后 2 行已经被成功删除。

代码解析

1. 导入 Pandas 库

   import pandas as pd
   

2. 创建示例数据框

   df = pd.DataFrame({
       'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
       'col2': [10, 20, 30, 40, 50, 60],
       'col3': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
   })
   

   这里创建了一个包含 6 行 3 列的示例数据框。

3. 查看原始数据框

   print('原始数据框:')
   print(df)
   

4. 使用 drop() 方法删除最后 2 行

   df.drop(df.tail(2).index, inplace=True)
   

   首先，df.tail(2) 选取了数据框最后 2 行。然后，使用 index 方法获取这 2 行的索引，再传入 drop() 方法中即可删除这 2 行。注意需要使用 inplace=True 参数，表示在原始数据框上进行修改。

5. 查看删除后的数据框

   print('删除后的数据框:')
   print(df)
   

完整代码已经被包含在代码解析中。