dataframe A 中存在a~z列，由于存在空单元格，需要按照列的不同组合， 将A拆成不同列的子表， 子表不含空单元格。

在Python的数据处理库pandas中，如果你有一个DataFrame `df_A`，并且它有a到z的列，且这些列中可能存在缺失值（NaN），你需要通过筛选出非空数据来创建新的子表。这可以通过迭代列组合并应用条件过滤来实现。可以使用`pd.DataFrame.dropna()`函数来移除含有缺失值的行，然后对每个列组合生成一个新的子DataFrame。

以下是一个基本的步骤：

1. 定义所有可能的列组合，例如使用itertools的combinations函数。

import itertools
columns = ['a', 'b', 'c', ..., 'z']
column_combinations = list(itertools.combinations(columns, r=2)) # 可视化调整r的值，控制组合数

2. 对于每个组合，创建子表并删除缺失值。

result_tables = []
for cols in column_combinations:
    sub_df = df_A[cols].dropna() # 选择指定列并删除空值
    result_tables.append(sub_df)

3. 最后，`result_tables`将包含所有不含空单元格的子表。