将dataframe A 按照a，b, c, d 列， A的内容为字符串类型，先生成列的所有的排列组合， 按照新的组合的列，从A中拆分这些列不为空，其他列为空的子表

首先，你需要使用pandas库来操作DataFrame。在Python中，你可以通过`itertools.product`函数生成列的全排列，然后对每个排列应用条件筛选，只保留对应列非空的行。下面是一个简单的步骤说明：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from itertools import product

2. 创建DataFrame `A`，假设它已经包含字符串类型的'a', 'b', 'c', 'd'列：

data = {'a': ['val1', 'val2', ''], 'b': ['val3', '', 'val4'], 'c': ['', 'val5', 'val6'], 'd': ['', '', '']}
df_A = pd.DataFrame(data)

3. 生成列的全排列，并拼接成一个新的索引：

columns = df_A.columns.tolist()
column_permutations = list(product(*[columns] * len(columns)))

4. 对于每一个排列，创建一个新的DataFrame，筛选出指定列非空的行：

result_tables = []
for perm in column_permutations:
    sub_df = df_A.loc[:, perm].dropna(how='all')  # 仅保留非空值的行
    result_tables.append(sub_df)

现在，`result_tables`将是一个列表，包含了所有按给定列排列后的子数据框，其中只包含非空值的行。

如果你需要把这些结果保存到新的数据框中，可以考虑合并它们：

full_result = pd.concat(result_tables) if result_tables else None