删除pandas中的'nan'行，而不是"NaN"。

要删除pandas中包含'nan'的行，可以使用dropna()方法，并将参数设置为subset=None。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含nan值的DataFrame
data = {'col1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'c', np.nan, 'e'],
        'col3': [np.nan, 'x', 'y', 'z', np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含'nan'的行
df = df.dropna(subset=None)

print(df)

输出结果：

   col1 col2 col3
0   1.0    a  NaN
1   2.0    b    x
2   NaN    c    y
3   4.0  NaN    z

在上述示例中，dropna()方法将删除包含任何'nan'值的行，并将结果存储在df中。