pandas读取excel表格，如果A列的第一个字符并未中文，将该单元格删除

为了确保在Pandas读取Excel文件时避免非中文字符引发的NaN问题，特别是在处理A列的情况下，你可以使用`pandas`的`read_excel`函数，并结合条件筛选来实现这个需求。这里有一个示例：

import pandas as pd

# 正确读取Excel文件并设置正确的数据类型（如果有需要的话）
df = pd.read_excel('example.xlsx', dtype={ 'A': object })  # 默认A列作为object类型可以处理各种数据类型

# 创建一个新的DataFrame，只保留A列第一个字符为中文的行
filtered_df = df[df['A'].apply(lambda x: x and x[0].isalpha()) == False]

# 如果你想要删除原始数据而不是创建新 DataFrame，可以这样操作：
# df = df[~df['A'].apply(lambda x: x and x[0].isalpha())]

# 打印过滤后的数据
print(filtered_df)

在这个例子中，我们使用`apply`函数和`lambda`表达式检查每个单元格的首字符是否为字母，如果不是，则认为它是中文字符。这样就可以删除非中文字符的单元格。