pandas 删除最后三行

### 回答1：
要删除 Pandas 数据框的最后三行，可以使用 `drop()` 方法和 `tail()` 方法的组合。具体实现代码如下：

df = df.drop(df.tail(3).index)

这里的 `df` 是指 Pandas 数据框，`.tail(3)` 方法可以获取最后三行的数据，`.index` 可以获取这三行数据的索引，最后使用 `drop()` 方法将这三行数据删除。

### 回答2：
要在Pandas中删除最后三行，可以使用`drop()`函数。首先，我们可以使用`shape`属性获取数据框的行数。然后，使用`drop()`函数指定要删除的行的索引范围，即从`shape[0] - 3`到`shape[0]`。最后，使用参数`axis=0`表示删除行。下面是示例代码：

import pandas as pd

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

# 获取数据框的行数
num_rows = df.shape[0]

# 删除最后三行
df = df.drop(range(num_rows-3, num_rows), axis=0)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，会删除数据框的最后三行，并打印结果。

### 回答3：
要删除pandas DataFrame中的最后三行，可以使用drop()方法结合切片操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 删除最后三行
df = df.drop(df.tail(3).index)

# 打印删除后的DataFrame
print("删除最后三行后的DataFrame:")
print(df)

这段代码首先创建了一个示例DataFrame，然后使用drop()方法结合tail()方法传入3作为参数，删除了DataFrame的最后三行。最后，我们打印删除后的DataFrame，结果会显示删除了最后三行的DataFrame。