有没有一种方法可以用NaN找到行，然后删除它以及n行之后的行？

是的，可以使用NaN来找到行，并删除它以及n行之后的行。在处理数据时，NaN通常表示缺失值或无效值。以下是一种方法：

1. 首先，你需要确定NaN所在的列。假设你的数据存储在一个名为data的数据框中，你可以使用data.isna().any()来检查每一列是否包含NaN值。这将返回一个布尔值的Series，指示每一列是否包含NaN。
2. 找到包含NaN的列后，你可以使用data.dropna()来删除包含NaN的行。默认情况下，dropna()将删除包含任何NaN值的行。
3. 如果你想删除NaN行及其之后的n行，你可以使用索引切片来实现。假设你想删除NaN行及其之后的3行，你可以使用data.dropna().index来获取所有非NaN行的索引，然后使用切片操作来删除指定行数之后的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, float('nan'), 5, 6, 7],
                     'B': [1, 2, float('nan'), 4, 5, 6, 7],
                     'C': [float('nan'), 2, 3, 4, 5, 6, 7]})

# 检查每一列是否包含NaN
nan_columns = data.isna().any()

# 删除包含NaN的行
data = data.dropna()

# 获取非NaN行的索引
non_nan_index = data.index

# 删除NaN行及其之后的3行
result = data.loc[:non_nan_index[0]+2]

print(result)

这个方法可以帮助你找到包含NaN的行，并删除它以及n行之后的行。请注意，这只是一种示例方法，具体的实现方式可能因你使用的编程语言和数据处理工具而有所不同。