pandas怎么删除最后两行数据

要删除DataFrame中的最后两行数据，你可以使用`drop()`方法结合索引的切片操作。以下是一个示例：

import pandas as pd

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

# 删除最后两行数据
df = df[:-2]

在上面的示例中，`df[:-2]`使用切片操作选择了除了最后两行之外的所有行，然后将结果重新赋值给原始DataFrame `df`。

如果你不想修改原始DataFrame，可以将结果分配给一个新的DataFrame：

new_df = df[:-2].copy()

这样，你就成功删除了最后两行数据。

相关问题

pandas两行数据相加

可以使用data.loc[]方法实现pandas两行数据相加。具体实现方法为：先定义一个列表heji，其中heji为新加行的名称，heji为需要相加的行的名称列表。然后使用data.loc[heji]=data.loc[data['p'].isin(heji)].sum()实现两行数据相加，并使用data.loc[heji,'p']=heji将新加行的名称赋值给新加行的p列。最后输出data即可。代码如下：

heji=['N1+N2',['N1','N2']]
data.loc[heji[0]]=data.loc[data['p'].isin(heji[1])].sum()
data.loc[heji[0],'p']=heji[0]
print(data)

利用python将两个pandas数据最后一个数据对齐进行拼接

假设你有两个Pandas数据框`df1`和`df2`，并且它们的最后一行数据的索引相同。那么你可以使用`concat`函数将它们进行拼接。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=[1, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6], 'B': [7, 8, 9]}, index=[3, 4, 5])

# 找到两个数据框的最后一行索引
last_index = df1.index[-1]

# 将数据框进行拼接
result = pd.concat([df1.loc[[last_index]], df2.loc[[last_index]]])

print(result)

在这个示例中，我们首先找到了两个数据框的最后一行索引，然后使用`loc`函数将它们选择出来，最后使用`concat`函数将它们进行拼接。输出结果如下：

   A  B
3  3  6
3  6  9

其中第一行是`df1`的最后一行数据，第二行是`df2`的最后一行数据，它们被拼接在了一起。