panda的表格里，第1列内，行索引开头为‘’A‘’或者‘’C‘’，删除其中内容为nan的表格，组成新的表格

好的，你的要求已经被记录下来了。关于你的问题，让我来解答一下。

根据你的要求，我可以使用 pandas 库来处理表格，具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库

import pandas as pd

2. 读取原始表格数据

假设原始表格数据存储在名为 `data.xlsx` 的 Excel 文件中，可以使用 `pandas` 库中的 `read_excel()` 函数来读取数据：

df = pd.read_excel('data.xlsx')

3. 删除符合条件的行

根据你的要求，我们需要删除第 1 列内，行索引开头为 ‘A’ 或者 ‘C’，且内容为 `nan` 的行。可以使用如下代码来实现：

df = df[(~df.iloc[:, 0].isin(['A', 'C'])) | ~(df.iloc[:, 1].isna())]

其中，`~df.iloc[:, 0].isin(['A', 'C'])` 表示第 1 列内，行索引不以 ‘A’ 或 ‘C’ 开头的行；`~(df.iloc[:, 1].isna())` 表示第 2 列内，内容不为 `nan` 的行。`|` 表示逻辑或，即满足两个条件之一的行都保留，其余行删除。

4. 保存新的表格数据

最后，我们可以使用 `pandas` 库中的 `to_excel()` 函数将处理后的表格数据保存到新的 Excel 文件中：

df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)

其中，`index=False` 表示不将行索引写入文件中。

综上所述，完整的代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取原始表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 删除符合条件的行
df = df[(~df.iloc[:, 0].isin(['A', 'C'])) | ~(df.iloc[:, 1].isna())]

# 保存新的表格数据
df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)

希望这个回答能解决你的问题。如果你有其他问题，欢迎随时向我提问。