我試圖從 pandas 的一列字典中提取值并將它們分配給已經存在的各自列。我在下面硬編碼了我擁有的數據集的示例：df_have = pd.DataFrame({    'value_column':[np.nan, np.nan, np.nan]    ,'date':[np.nan, np.nan, np.nan]    ,'string_column':[np.nan, np.nan, np.nan]    , 'dict':[[{'value_column':40},{'date':'2017-08-01'}],[{'value_column':30}, {'string_column':'abc'}],[{'value_column':10},{'date':'2016-12-01'}]]})df_havedf_want = pd.DataFrame(    {        'value_column':[40, 30, 10]        ,'date':['2017-08-01', np.nan, '2016-12-01']        ,'string_column':[np.nan, 'abc', np.nan]        ,'dict':[[{'value_column':40},{'date':'2017-08-01'}],[{'value_column':30}, {'string_column':'abc'}],[{'value_column':10},{'date':'2016-12-01'}]]})df_want我設法使用循環從字典中提取值：'''for row in range(len(df_have)):    row_holder = df_have.dict[row]    number_of_dictionaries_in_the_row = len(row_holder)        for dictionary in range(number_of_dictionaries_in_the_row):        variable_holder = df_have.dict[row][dictionary].keys()        variable = list(variable_holder)[0]        value = df_have.dict[row][dictionary].get(variable) '''我現在需要以某種方式有條件地將 df_have 轉換為 df_want。我很高興采取一種全新的方法并從頭開始重新創建整個事情。我們甚至可以假設我只有一個包含字典的數據框，沒有其他任何東西。