Python 如何获取包含与索引对应的特定值的列列表作为Pandas 数据框中的新列

我有一个Pandas 数据框df，它看起来如下:

A   B   C   D   E   F   G   H   I   J
Values                                      
A   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
B   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
C   yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
D   NaN yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
E   NaN ok  ok  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
F   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
G   NaN NaN NaN ok  NaN NaN NaN NaN NaN NaN
H   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
I   yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
J   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

Df.to_dict()如下所示:

{'A': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': 'yes',
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': 'yes',
  'J': nan},
 'B': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': 'yes',
  'E': 'ok',
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'C': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': 'ok',
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'D': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': 'ok',
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'E': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'F': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'G': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'H': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'I': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'J': {'A': nan,
  'B': nan,
  'C': nan,
  'D': nan,
  'E': nan,
  'F': nan,
  'G': nan,
  'H': nan,
  'I': nan,
  'J': nan},
 'To': {'A': '',
  'B': '',
  'C': 'A, ',
  'D': 'B, ',
  'E': 'B, C, ',
  'F': '',
  'G': 'D, ',
  'H': '',
  'I': 'A, ',
  'J': ''}}

我想获得一个新的列"to"，它对应于每一行，其中包含具有非NaN值的列的列表，例如"yes"或"ok".

我使用以下代码完成了该操作:

df["To"] = ""

for index in df.index:
    
    for column in df.columns[:-1]:
        if pd.isnull(df.loc[index, column]) == False:
    
            df.loc[index, "To"] += column + ", "
            
df

如图所示，我创建了一个名为"to"的新列，并循环遍历每一行和每一列，以填充"to"列.

生成的数据帧如下所示:

A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   To
Values                                          
A   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
B   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
C   yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A,
D   NaN yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN B,
E   NaN ok  ok  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN B, C,
F   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
G   NaN NaN NaN ok  NaN NaN NaN NaN NaN NaN D,
H   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
I   yes NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN A,
J   NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 

我认为这不是一个有效的过程，当数据集很大时，这是很耗时的. 有没有更短、更有效的方法在Pandas 数据框中创建这个"to"列？