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要在Pandas数据框架中删除有NaN值的行，需要使用Pandas库的dropna()函数。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库并读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

1. 使用dropna()函数删除数据框架中具有NaN值的行：

df.dropna(inplace=True)

其中，inplace=True是为了直接在原有的数据框架中进行操作。

1. 查看处理后的数据框架：

print(df)

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv") # 读取数据

df.dropna(inplace=True) # 删除带有NaN值的行

print(df) # 打印处理后的数据框架

其中，data.csv是包含NaN值的示例数据文件。执行上述代码后，程序将会删除data.csv中所有带有NaN值的行，并输出处理后的数据框架。

以上就是如何在Pandas数据框架中删除有NaN值的行的完整攻略。