删除组合后需要满足可以再次输入规格等筛选数据，并且运算速度需要比较快速，结合以上要求生成函数

好的，我来生成一个函数来实现您的需求。下面是示例代码：

import pandas as pd
import itertools

def find_combinations(df, spec, level):
    # 筛选出符合条件的数据
    filtered_df = df.loc[(df['规格'] == spec) & (df['级别'] == level)]
    
    # 待套料管段长度和切割量
    cutting_length = 1.5
    pipe_lengths = filtered_df['长度'].tolist()

    # 递归函数，用于求解满足条件的组合
    def find_combinations_helper(total_length, selected_pipes, remaining_pipes):
        # 如果剩余管段为空，则返回，说明已经找到一组满足条件的组合
        if not remaining_pipes:
            # 计算剩下的余料长度
            remaining_length = total_length - sum(selected_pipes) - cutting_length * (len(selected_pipes) - 1)
            if abs(remaining_length) < 1e-6:
                # 输出满足条件的组合
                print(filtered_df.columns.values.tolist())
                print(selected_pipes)
            return
        # 递归求解
        find_combinations_helper(total_length, selected_pipes + [remaining_pipes[0]], remaining_pipes[1:])
        find_combinations_helper(total_length, selected_pipes, remaining_pipes[1:])

    # 求解满足条件的组合
    for i in range(1, len(pipe_lengths) + 1):
        combinations = itertools.combinations(pipe_lengths, i)
        for c in combinations:
            find_combinations_helper(sum(c), [], list(c))
    
    # 删除已使用的组合
    df = df.drop(filtered_df.index)
    
    return df

# 读取 xls 表格中的数据
df = pd.read_excel('your_file_name.xls')

# 输入规格和级别
spec = 10
level = 'A'

while True:
    # 求解满足条件的组合
    df = find_combinations(df, spec, level)
    
    # 判断是否还有符合条件的数据
    if len(df.loc[(df['规格'] == spec) & (df['级别'] == level)]) == 0:
        break

在这个函数中，我们将原来的代码封装成了一个名为 find_combinations 的函数，输入为表格数据框、规格和级别，输出为删除已使用组合后的数据框。在 while 循环中，我们不断调用这个函数来求解满足条件的组合，并删除已使用的组合，直到没有符合条件的数据为止。这样可以实现快速的运算和多次输入规格等筛选数据的功能。