如何存储datatable中除了为空的字段之外的所有输入字段值？

在存储datatable中除了为空的字段之外的所有输入字段值时，可以使用以下方法：

1. 遍历datatable的每一行数据。
2. 遍历每一列，检查每个字段的值是否为空。
3. 如果字段值不为空，将其存储到一个新的数据结构中，如一个列表或字典。
4. 继续遍历下一行，重复步骤2和3，直到遍历完所有行。
5. 最后，你将得到一个存储了所有非空字段值的数据结构。

以下是一个示例代码，演示如何实现上述逻辑：

import pandas as pd

def store_non_empty_fields(data):
    non_empty_fields = []  # 存储非空字段值的列表

    for index, row in data.iterrows():
        for column in data.columns:
            value = row[column]
            if pd.notnull(value):  # 检查字段值是否为空
                non_empty_fields.append(value)

    return non_empty_fields

# 示例数据
data = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'Alice', 'Bob'],
    'Age': [25, None, 30],
    'Email': ['john@example.com', None, 'bob@example.com']
})

non_empty_fields = store_non_empty_fields(data)
print(non_empty_fields)

输出结果：

['John', 25, 'john@example.com', 'Bob', 30, 'bob@example.com']

在这个示例中，我们使用了Python的pandas库来处理datatable。首先，我们定义了一个store_non_empty_fields函数，它接受一个datatable作为输入，并返回一个存储了非空字段值的列表。然后，我们遍历了每一行数据，并在每一列中检查字段值是否为空。如果字段值不为空，我们将其添加到non_empty_fields列表中。最后，我们打印出non_empty_fields列表的内容。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据实际情况进行修改和扩展。另外，这个方法适用于使用Python的pandas库处理datatable，如果你使用其他编程语言或框架，可能需要使用相应的方法来实现类似的功能。

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