python dataframe获取最后一行

可以使用 `iloc` 方法来获取最后一行，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
last_row = df.iloc[-1]
print(last_row)

输出结果为：

A    3
B    6
Name: 2, dtype: int64

其中，`iloc[-1]` 表示选取最后一行。

相关问题

python删除Dataframe最后一行

你可以使用 `drop()` 方法来删除最后一行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 Dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 删除最后一行
df = df.drop(df.index[-1])

# 打印结果
print(df)

输出：

   A  B
0  1  4
1  2  5

在这个示例中，我们使用了 `drop()` 方法来删除最后一行。我们通过 `df.index` 来获取所有行的索引，然后使用 `[-1]` 来选择最后一行的索引。最后，我们将这个索引传递给 `drop()` 方法来删除最后一行。

Python dataframe舍弃一行

在Python的pandas库中，如果你想要从DataFrame中舍弃（即删除）一行，你可以使用`drop()`函数。这个函数有多种参数，包括`labels`用于指定要删除的行或列的标签名。

下面是如何删除一行的示例[^1]：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 要删除的行的标签名，假设我们想删除索引为1的行
row_to_drop = df.index[1]  # 获取行的标签（在这里是位置索引，也可以是名称）
df = df.drop(row_to_drop, axis=0)  # axis=0表示按行操作

然而，如果尝试删除的标签不在DataFrame的行或列中，你会收到一个`ValueError`，如示例所示：

# 这会引发错误，因为'B'和'C'不是df的行标签
invalid_labels = ['B', 'C']
try:
    df.drop(invalid_labels, axis=0)
except ValueError as e:
    print(e)  # 输出: labels ['B' 'C'] not contained in axis

因此，在调用`drop()`之前，确保你传递的是有效的行标签。