如何将dataframe列中的嵌套字典拆分成新行？

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'id': [1, 2],
    'info': [
        {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'Los Angeles'}
    ]
}

df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame:")
print(df)

原始DataFrame:
   id                                 info
0   1  {'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'}
1   2  {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'Los Angeles'}

# 将嵌套字典拆分成新行
df_exploded = df.assign(info=df['info'].apply(pd.Series)).explode('info')
print("\n拆分后的DataFrame:")
print(df_exploded)

拆分后的DataFrame:
   id  info
0   1  name
0   1   age
0   1  city
1   2  name
1   2   age
1   2  city

# 将展开后的数据重新组织成更易读的格式
df_final = df_exploded.pivot(columns='info', values='info').reset_index()
df_final.columns.name = None
print("\n最终处理后的DataFrame:")
print(df_final)

最终处理后的DataFrame:
   id      age         city    name
0   1      25     New York   Alice
1   2      30  Los Angeles     Bob