Eliminar las últimas n filas de un Pandas DataFrame

Veamos los diversos métodos para eliminar las últimas n filas de un marco de datos de Pandas .
Primero, hagamos un marco de datos:

# Import Required Libraries
import pandas as pd
 
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {
  'Name': ['Sukritin', 'Sumit Tyagi', 'Akriti Goel',
           'Sanskriti', 'Abhishek Jain'],
  'Age': [22, 20, 45, 21, 22],
   'Marks': [90, 84, -33, -87, 82]
}
 
# Converting Dictionary to
# Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
 
# Print Dataframe
print(df)

Producción: 

Método 1: Usar Dataframe.drop() .
Podemos eliminar las últimas n filas usando el método drop(). El método drop() obtiene un argumento en el lugar que toma un valor booleano. Si el atributo en el lugar se establece en True, el marco de datos se actualiza con el nuevo valor del marco de datos (marco de datos con las últimas n filas eliminadas).

Ejemplo:

# Import Required Libraries
import pandas as pd
 
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {
  'Name': ['Sukritin', 'Sumit Tyagi', 'Akriti Goel',
           'Sanskriti', 'Abhishek Jain'],
  'Age': [22, 20, 45, 21, 22],
   'Marks': [90, 84, -33, -87, 82]
}
 
# Converting Dictionary to
# Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
 
# Number of rows to drop
n = 3
 
# Dropping last n rows using drop
df.drop(df.tail(n).index,
        inplace = True)
 
# Printing dataframe
print(df)

Producción: 

Método 2: Usar Dataframe.iloc[ ] .

Este método se utiliza cuando la etiqueta de índice de un marco de datos no es una serie numérica de 0, 1, 2, 3….no en caso de que el usuario no conozca la etiqueta de índice. 

Ejemplo:

# Import Required Libraries
import pandas as pd
 
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {
  'Name': ['Sukritin', 'Sumit Tyagi', 'Akriti Goel',
           'Sanskriti', 'Abhishek Jain'],
  'Age': [22, 20, 45, 21, 22],
   'Marks': [90, 84, -33, -87, 82]
}
 
# Converting Dictionary to
# Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
 
# Number of rows to drop
n = 3
 
# Removing last n rows
df_dropped_last_n = df.iloc[:-n]
 
# Printing dataframe
print(df_dropped_last_n)

Producción: 

Método 3: Usar Dataframe.head() .

Este método se utiliza para devolver las primeras n (5 de forma predeterminada) filas de un marco de datos o serie.

Ejemplo:

# Import Required Libraries
import pandas as pd
 
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {
  'Name': ['Sukritin', 'Sumit Tyagi', 'Akriti Goel',
           'Sanskriti', 'Abhishek Jain'],
  'Age': [22, 20, 45, 21, 22],
   'Marks': [90, 84, -33, -87, 82]
}
 
# Converting Dictionary to
# Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
 
# Number of rows to drop
n = 3
 
# Using head() to
# drop last n rows
df1 = df.head(-n)
 
# Printing dataframe
print(df1)

Producción: 

Método 4: usar el corte de tramas de datos [ ].

Ejemplo:

# Import Required Libraries
import pandas as pd
 
# Create a dictionary for the dataframe
dict = {
  'Name': ['Sukritin', 'Sumit Tyagi', 'Akriti Goel',
           'Sanskriti', 'Abhishek Jain'],
  'Age': [22, 20, 45, 21, 22],
   'Marks': [90, 84, -33, -87, 82]
}
 
# Converting Dictionary to
# Pandas Dataframe
df = pd.DataFrame(dict)
 
# Number of rows to drop
n = 3
 
# Slicing last n rows
df1 = df[:-n]
 
# Printing dataframe
print(df1)

Producción: