删除pandas中的'nan‘行，而不是"NaN“行

在pandas中，可以使用dropna()方法删除包含NaN值的行。但是需要注意的是，NaN值的表示方式可能不止一种，包括'nan'、'NaN'、'NAN'等。为了删除所有这些不同表示方式的行，可以先将所有的NaN值替换为统一的表示方式，然后再使用dropna()方法删除这些行。

以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'col1': ['value1', 'value2', 'nan', 'value4'],
        'col2': ['value5', 'NaN', 'value7', 'value8']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将所有的NaN值替换为统一的表示方式
df.replace(['nan', 'NaN', 'NAN'], pd.NA, inplace=True)

# 删除包含NaN值的行
df.dropna(inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     col1    col2
0  value1  value5
2    value7  value8

在这个示例中，我们首先创建了一个包含NaN值的DataFrame。然后使用replace()方法将所有的NaN值替换为pd.NA，这是pandas中表示缺失值的一种方式。最后使用dropna()方法删除包含NaN值的行。最终输出的结果是删除了包含NaN值的行的DataFrame。

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