如何过滤DataFrame中特定特殊字符行（仅剔除最后一行）

针对你的需求，这里提供两种高效的实现方式，适配50K-100K行的大数据量场景：

方法一：直接按行位置删除（推荐） #

因为明确要剔除的是最后一行，直接通过索引定位删除是效率最高的方式，无需遍历或检查内容：

# 保留除最后一行外的所有行
df_filtered = df.iloc[:-1]

或者用drop方法明确删除最后一行索引：

last_idx = df.index[-1]
df_filtered = df.drop(last_idx)

方法二：按目标内容匹配删除 #

如果需要精准匹配最后一行的特定内容（避免误删位置变动的行），可以通过布尔索引过滤：

# 替换为存储目标字符串的列名
target_col = '你的列名'
# 注意转义字符串里的引号
df_filtered = df[df[target_col] != "40�3'13\" North"]

如果需要匹配整行内容（假设最后一行所有列值固定）：

# 构造目标行的Series，替换为实际列值
target_row = pd.Series(['列1内容', '列2内容', "40�3'13\" North", '列4内容'], index=df.columns)
# 过滤掉与目标行完全匹配的行
df_filtered = df[~df.eq(target_row).all(axis=1)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nanda