改进代码：data_pro['Q9_您不购买健身补剂的原因_价格因素'] = data_pro['Q9_您不购买健身补剂的原因_价格因素'].replace('nan\,','',regex=True)

改进后的代码：

data_pro['Q9_您不购买健身补剂的原因_价格因素'] = data_pro['Q9_您不购买健身补剂的原因_价格因素'].str.replace('nan\,','',regex=True)

改进理由：

1. 使用str.replace()方法，可以直接对字符串进行替换操作，更加简便易行。

2. 将正则表达式中的字符转义符\放到单引号中，防止出现语法错误。

3. 将replace()方法改为str.replace()方法，可以直接对Series类型的数据进行操作。