在 Pandas 中，`DataFrame` 对象的列提取可以通过位置索引 `iloc` 或标签索引 `loc` 来完成。针对你的问题，目标是提取 `DataFrame` 的最后一列。让我们分析每个选项：

- **A: `df.iloc[:,-1]`**
- `iloc` 是基于位置的索引。`:` 表示选择所有行，`-1` 表示选择最后一列。因此，这个选项可以正确地提取最后一列。
- **正确选项**。

- **B: `df.iloc[-1,:]`**
- `iloc` 基于位置索引，这里 `-1` 表示最后一行，`: ` 表示所有列。因此，这个选项会返回最后一行，而不是最后一列。

- **C: `df.loc[-1,:]`**
- `loc` 是基于标签的索引。如果 `DataFrame` 的索引不是数值索引，`-1` 可能不是有效的标签，即使是数值索引，`-1` 也通常不是合法的行标签。因此，这个选项用于获取行数据，而不是列。

- **D: `df.loc[:,-1]`**
- `loc` 基于标签索引，`: ` 通常表示所有行，但 `-1` 在列位置上使用无效，因为 `loc` 需要列的明确标签，而非位置索引。

因此，正确答案是 **A: `df.iloc[:,-1]`**，它能够通过位置索引正确提取 `DataFrame` 的最后一列。

以下是一个简单的示例：

```python
import pandas as pd

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

# 提取最后一列
last_column = df.iloc[:, -1]
print(last_column)
```

该代码将输出：

```
0 7
1 8
2 9
Name: C, dtype: int64
```

这确认了 `df.iloc[:,-1]` 的功能，即提取最后一列。