Pandas dataframe，使用iloc替换最后一行

Pandas dataframe是一种基于Python的数据分析工具，它提供了灵活且高效的数据结构，可以方便地进行数据处理、分析和操作。

Pandas dataframe是一个二维表格，类似于Excel中的数据表，它由行和列组成。每一列可以有不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。使用Pandas dataframe可以对数据进行切片、筛选、合并、聚合等操作，非常适用于数据清洗、数据分析和数据可视化等任务。

在Pandas dataframe中，可以使用iloc方法来访问和操作特定位置的数据。iloc使用整数索引来定位行和列，可以通过指定行和列的位置来获取或修改对应的数据。

要替换Pandas dataframe中的最后一行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 获取最后一行的索引
last_row_index = df.iloc[-1].name

# 创建新的数据行
new_row = pd.Series({'A': 10, 'B': 11, 'C': 12}, name=last_row_index)

# 替换最后一行
df = df.drop(last_row_index)
df = df.append(new_row)

# 打印替换后的Pandas dataframe
print(df)

上述代码首先创建了一个示例的Pandas dataframe，然后通过iloc[-1].name获取了最后一行的索引。接着，使用pd.Series创建了一个新的数据行，并指定了行名为最后一行的索引。最后，通过df.drop删除了最后一行，并通过df.append将新的数据行添加到了Pandas dataframe中。

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