写一个python脚本，读入一个数据表，提取每一行数据删除NAN值作为一组数据，并按照降序排序，最后使用pd.concat连接数据

下面是一个示例代码，使用pandas库来读取数据表，处理NaN值，排序并连接数据：

import pandas as pd

# 读取数据表
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除含有NaN值的行
df.dropna(inplace=True)

# 按照某一列进行降序排序
df.sort_values(by='column_name', ascending=False, inplace=True)

# 连接数据
result = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)

需要替换代码中的"data.csv"为实际数据表的文件名，"column_name"为排序的列名，以及"df1"、"df2"、"df3"为要连接的数据表。如果要按照不同的列排序，只需要修改"by"参数即可。