将dataframe A 按照a，b, c, d 列， A的内容为字符串类型， 按照列全排列组合，单个， 两两组合、三列组合等，拆分成 非空列的子表。

在Pandas库中，你可以使用`itertools`模块结合`groupby`函数来实现这样的操作。首先确保数据框A的列名列表按照'a', 'b', 'c', 'd'的顺序存在。这里是一个步骤示例：

1. 导入需要的库：

import pandas as pd
from itertools import combinations

2. 创建一个函数来生成所有可能的组合，并将非空行提取出来：

def get_combinations(df):
    # 获取列名列表
    cols = ['a', 'b', 'c', 'd']
    
    # 生成所有长度的组合
    all_combos = [combinations(cols, i) for i in range(1, len(cols)+1)]
    
    # 将组合应用到df上，创建新的DataFrame
    result = []
    for combo in all_combos:
        temp_df = df[combo].dropna(how='all')  # 删除包含所有NaN的行
        if not temp_df.empty:
            result.append(temp_df)
    
    return result

3. 调用这个函数并合并结果：

result_list = get_combinations(A)
full_result = pd.concat(result_list, ignore_index=True)  # 合并所有子表

# 现在full_result包含了原始DataFrame A按照不同列组合的所有非空子表