首先，我们需要创建一个示例数据集。

import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Mary', 'Bob', 'Emma'], 
        'age': [32, 25, 18, 47],
        'is_student': [True, True, False, False],
        'has_degree': [True, False, True, True]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   name  age  is_student  has_degree
0  John   32        True        True
1  Mary   25        True       False
2   Bob   18       False        True
3  Emma   47       False        True

接下来，我们可以使用以下代码来实现遍历每一行，查看“is_student”和“has_degree”列的值，并将结果存储在“Test”列中。

columns_to_check = ['is_student', 'has_degree']
df['Test'] = ''

for i in range(len(df)):
    for column in columns_to_check:
        if df.loc[i, column] == True:
            df.at[i, 'Test'] = df.at[i, 'Test'] + column + ', '
            
df['Test'] = df['Test'].str.rstrip(', ')
            
print(df)

输出：

   name  age  is_student  has_degree               Test
0  John   32        True        True  is_student, has_degree
1  Mary   25        True       False           is_student
2   Bob   18       False        True           has_degree
3  Emma   47       False        True           has_degree

这段代码中，我们首先定义了一个包含需要检查的列的列表。然后，我们遍历了df的每一行，并在每行的“Test”列中标记需要检查的列。注意，我们使用了“at”方法来设置单个单元格的值，以避免在迭代过程中修改整个df。最后，我们使用“rstrip”函数删除了每个“Test”值末尾的逗号和空格。

因此，我们就成功地解决了这个问题。