如果列有数据，如何只格式化数据，否则什么也不做？

在开发中，我们可以通过以下步骤来实现只对有数据的列进行格式化，对没有数据的列不进行任何处理：

1. 首先，我们需要获取表格或数据集中的每一列数据。
2. 遍历每一列，判断该列是否有数据。
3. 如果该列有数据，则进行格式化操作，可以根据具体需求进行数据格式化，如日期格式化、数字格式化等。
4. 如果该列没有数据，则不进行任何处理，保持原样。

在实际开发中，我们可以使用各种编程语言和开发框架来实现这个功能。以下是一个示例代码，演示了如何在Python中实现只对有数据的列进行格式化：

import pandas as pd

# 假设我们有一个数据集，名为df，包含多列数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, None, 6], 'C': [None, None, None]})

# 遍历每一列
for col in df.columns:
    # 判断该列是否有数据
    if df[col].notnull().any():
        # 对有数据的列进行格式化操作，示例中为将数字格式化为百分数
        df[col] = df[col].apply(lambda x: '{:.2%}'.format(x) if pd.notnull(x) else x)

# 输出格式化后的数据集
print(df)

在这个示例中，我们使用了Python的pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个包含三列数据的数据集df。然后，我们遍历每一列，使用notnull().any()方法判断该列是否有数据。如果有数据，我们使用apply()方法将数据格式化为百分数。如果没有数据，我们不进行任何处理，保持原样。最后，我们输出格式化后的数据集。

需要注意的是，上述示例中的数据格式化方式仅作为示例，实际的数据格式化操作会根据具体需求而定。

希望以上回答对您有帮助！如果您对云计算和其他IT互联网领域的名词和概念有更具体的问题，欢迎继续提问。