下面是一个示例代码，用于标记包含任何列为NaN的数据帧中的行：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据帧
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [np.nan, 2, np.nan, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 标记包含任何列为NaN的行
df['contains_nan'] = df.isnull().any(axis=1)

print(df)

输出结果为：

     A    B  C  contains_nan
0  1.0  NaN  1          True
1  2.0  2.0  2         False
2  NaN  NaN  3          True
3  4.0  5.0  4         False

在这个示例中，我们使用isnull()函数检查数据帧中的每个元素是否为NaN，并使用any(axis=1)函数检查每一行是否有任何列为NaN。然后，将结果存储在新的列contains_nan中。如果某行包含任何列为NaN，则contains_nan列的值为True，否则为False。