df=df.dropna(df['跨行标识'])

在你提供的代码中，`dropna()`方法的参数应该是`subset`而不是`df['跨行标识']`。`subset`参数用于指定要删除的行或列中的哪些列包含缺失值。

假设你要删除DataFrame `df` 中 '跨行标识' 列中包含缺失值的行，你可以按照以下方式使用`dropna()`方法：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12],
        '跨行标识': [None, 'Yes', 'No', 'Yes']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除 '跨行标识' 列中包含缺失值的行
df = df.dropna(subset=['跨行标识'])

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

     A    B   C 跨行标识
1  2.0  NaN  10  Yes
2  NaN  7.0  11   No
3  4.0  8.0  12  Yes

在上述示例中，只有第一行被删除了，因为它的 '跨行标识' 值为缺失值。

希望这个例子能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。