Python Pandas -包含多个列的数据集-希望迭代每列，仅将非空字段中的行值添加到新列表中

Python Pandas是一种用于数据分析和处理的开源库。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得简单且可扩展。

对于包含多个列的数据集，你可以使用Pandas来迭代每一列，并将非空字段中的行值添加到新的列表中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含多个列的数据集
data = {'col1': [1, 2, None, 4, 5],
        'col2': [None, 'a', 'b', None, 'c'],
        'col3': ['x', 'y', 'z', None, 'w']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个空列表来存储非空字段的行值
new_list = []

# 迭代每一列并将非空字段的行值添加到新列表中
for column in df:
    for value in df[column]:
        if pd.notna(value):
            new_list.append(value)

# 打印新列表
print(new_list)

在这个示例中，我们创建了一个包含三列的数据集。然后，我们使用两个嵌套的循环来迭代每一列和每一个值。通过使用pd.notna()函数，我们可以检查每个值是否是非空的。如果是非空的，我们将其添加到新列表中。最后，我们打印新列表。

Pandas的优势在于它提供了丰富的数据操作和处理功能，包括数据清洗、排序、过滤、聚合、合并等。它还支持多种数据格式的导入和导出，如CSV、Excel、数据库等。由于其灵活性和高效性，Pandas在数据分析、数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛的应用。

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