以下是一个使用Python编程语言的示例代码，展示了如何按列获取关系集合并且不为空的进行分组：

# 导入pandas库，用于数据处理
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列获取关系集合并且不为空的进行分组
groups = df.groupby(df.notnull().sum(), axis=1)
for name, group in groups:
    print(f"Group {name}:")
    print(group)
    print()

这段代码首先导入了pandas库，然后创建了一个示例数据集df。接着，使用groupby函数按列获取关系集合并且不为空的进行分组。df.notnull().sum()返回每一列的非空值数量，作为分组的依据。最后，通过for循环遍历每个分组，打印分组的名称和内容。

示例数据集df为：

     A    B  C
0  1.0  NaN  1
1  2.0  2.0  2
2  3.0  3.0  3
3  NaN  4.0  4
4  5.0  5.0  5

输出结果为：

Group 1:
   A  C
0  1  1
1  2  2
2  3  3
3  4  4
4  5  5

Group 2:
     B
0  NaN
1  2.0
2  3.0
3  4.0
4  5.0

这样，我们就按列获取了关系集合并且不为空的进行了分组。