python 如何删除数据框后多少行数据

在 Python 中，可以使用 Pandas 库来操作数据框。要删除数据框后多少行数据，可以使用 Pandas 库中的 `drop()` 函数。

下面是一个示例：

假设有一个名为 `df` 的数据框，其中包含 100 行数据，我们想要删除最后 10 行数据，可以使用如下代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含 100 行数据的数据框
df = pd.DataFrame({'A': range(100), 'B': range(100)})

# 删除最后 10 行数据
df.drop(df.tail(10).index, inplace=True)

# 输出删除后的数据框
print(df)

其中，`tail(10)` 函数用于获取数据框的最后 10 行数据的索引，`drop()` 函数用于删除这些索引对应的行。`inplace=True` 表示原地修改数据框。

相关问题

python删除数据框空行_Python删除空行

在Python中删除数据框中的空行可以使用pandas库。可以使用以下方法：

1. 读取数据框，使用dropna()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.dropna()

2. 使用DataFrame.replace()方法将空值替换为NaN，然后使用dropna()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.replace('', pd.np.nan)
df = df.dropna()

3. 使用DataFrame.replace()方法将空值替换为NaN，然后使用DataFrame.drop()方法删除空行。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.replace('', pd.np.nan)
df = df.drop(df[pd.isnull(df).any(axis=1)].index)

以上方法都可以删除数据框中的空行。

python 删除数据框某列

要在Python中删除数据框（DataFrame）中的某一列，可以使用`drop`方法。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': [4, 5, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# 删除列B
df = df.drop('B', axis=1)

print(df)

输出结果：

   A  C
0  1  7
1  2  8
2  3  9

在`drop`方法中，我们传递要删除的列名（或列名的列表）作为第一个参数，并通过`axis=1`指定要删除的是列而不是行。然后，将修改后的数据框重新赋值给原始的变量`df`。