删除dataframe的最后94个数

### 回答1：
假设你使用的是 pandas 库，可以使用下面的代码删除 DataFrame 中的最后 94 行数据：

df = df[:-94]

其中，`df` 是你的 DataFrame 对象。这行代码使用了切片操作符 `[:-94]`，表示选取 DataFrame 中的除最后 94 行以外的所有行。

### 回答2：
要删除DataFrame的最后94个数据，可以使用`drop()`方法来实现。

首先，我们可以获取DataFrame的总行数，即数据的总个数，可以通过`shape`属性来查看。

接下来，我们可以利用`iloc`方法来选择要删除的数据范围。`iloc`方法可以根据索引位置来选择数据，通过传入一个切片（slice）来选择要删除的范围。

假设DataFrame的变量名为`df`，则删除最后94个数据的代码如下：

row_count = df.shape[0]  # 获取总行数
df.drop(df.iloc[row_count-94:row_count].index, inplace=True)  # 删除最后94行数据

在这里，我们使用`iloc[row_count-94:row_count]`来选择要删除的数据范围，`.index`用于获取选定范围的索引。通过`drop()`方法删除选定范围的行数据，`inplace=True`表示在原DataFrame上进行修改。

这样，我们就成功删除了DataFrame的最后94个数据。

### 回答3：
要删除一个DataFrame的最后94个数，可以使用`iloc`方法来定位要删除的行范围，并使用`drop`方法来删除这些行。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, 4, 5],
                   'B':[6, 7, 8, 9, 10],
                   'C':[11, 12, 13, 14, 15]})

# 获取DataFrame的总行数
total_rows = df.shape[0]

# 删除最后94个数
df = df.drop(df.index[total_rows-94:])

上述代码首先使用`shape[0]`获取DataFrame的总行数。然后通过`drop`方法，传入要删除的行索引范围`df.index[total_rows-94:]`，这里使用了切片的方式获取最后94个数的索引范围。最后将删除后的DataFrame重新赋值给原变量`df`。

运行上述代码后，原DataFrame将删除最后的94个数，得到删除后的DataFrame。如果原DataFrame的总行数不到94行，则删除全部的数据，即清空DataFrame。

在实际使用时，请根据具体情况进行相应的适配。