设立独立的函数用pandas 库读取 soi.long.data.csv文件，将所有时间抽取为单独的列Date（形式为YYYY-MM-01)，所有SOI值按照时间顺序抽取为一个单独的SOI,将所有缺失值丢弃处理，并导出到新的txt 文件soi dropnan.txt，第1行为表头，列名分别为Date 和SOI，且表头和数据行中的不同字段信息都是用逗号分割：

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

def read_soi_data(file_path):
    # 读取CSV文件，指定第一列为日期列，解析为日期格式
    soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True)
    
    # 将所有时间抽取为单独的列Date（形式为YYYY-MM-01)
    soi_data['Date'] = soi_data.index.strftime('%Y-%m-01')
    
    # 将所有SOI值按照时间顺序抽取为一个单独的SOI
    soi_data = soi_data[['Date', 'SOI']]
    
    # 将所有缺失值丢弃处理
    soi_data = soi_data.dropna()
    
    # 导出到新的txt文件soi_dropnan.txt
    soi_data.to_csv('soi_dropnan.txt', sep=',', index=False)
    
    return soi_data

# 使用示例
soi_data = read_soi_data('soi.long.data.csv')
print(soi_data.head())

在该函数中，首先使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件，指定第一列为日期列，并解析为日期格式。然后使用`strftime()`函数将日期格式化为YYYY-MM-01的形式，并将其作为新的一列添加到数据中。接着，将SOI列和新添加的Date列抽取出来，组成新的DataFrame。最后，使用`dropna()`函数删除所有缺失值，并使用`to_csv()`函数将处理后的数据导出到新的txt文件中。函数返回处理后的DataFrame。

使用示例中，将读取CSV文件并处理后的结果打印输出。