在python的dataframe中分解列（熊猫）

我正在尝试用python分解一个列。尝试了几种方法，但都无效

输入数据帧：

Column_1 Column_2 Column_3 Column_4 Column_5 ... Column_N
text     text     text     {'address1': 'text', 'address2': None, 'address3': '', 'city': 'text', 'zip_code': 'text', 'country': 'text', 'state': 'text', 'display_address': [text]}
text     text     text     {'address1': 'text', 'address2': None, 'address3': '', 'city': 'text', 'zip_code': 'text', 'country': 'text', 'state': 'text', 'display_address': [text]}
text     text     text     {'address1': 'text', 'address2': None, 'address3': '', 'city': 'text', 'zip_code': 'text', 'country': 'text', 'state': 'text', 'display_address': [text]}
text     text     text     {'address1': 'text', 'address2': None, 'address3': '', 'city': 'text', 'zip_code': 'text', 'country': 'text', 'state': 'text', 'display_address': [text]}

我需要保留每一列，但要将列_4分解为列：address1、address2等等，并使用dict中的值

Column_1 Column_2 Column_3 address1 address2 address3 city zip_code ...Column_N
text     text     text     text     text     text     text text
text     text     text     text     text     text     text text
text     text     text     text     text     text     text text
text     text     text     text     text     text     text text

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因此，我需要保留输入数据框中的每一列，但删除dicts中列的第4列。

这是否回答了您的问题？试过了。没用。具体来说，什么也没有发生：（请提供一个，并以更方便的格式共享数据。

import ast
from io import StringIO
# sample data
s = """Column_1|Column_2|Column_3|Column_4
text|text|text|{'address1': 'text', 'address2': None, 'address3': '', 'city': 'text', 'zip_code': 'text', 'country': 'text', 'state': 'text', 'display_address': ['text']}
text|text|text|{'address1': 'text', 'address2': None, 'address3': '', 'city': 'text', 'zip_code': 'text', 'country': 'text', 'state': 'text', 'display_address': ['text']}
text|text|text|{'address1': 'text', 'address2': None, 'address3': '', 'city': 'text', 'zip_code': 'text', 'country': 'text', 'state': 'text', 'display_address': ['text']}
text|text|text|{'address1': 'text', 'address2': None, 'address3': '', 'city': 'text', 'zip_code': 'text', 'country': 'text', 'state': 'text', 'display_address': ['text']}"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), sep='|')
df['Column_4'] = df['Column_4'].apply(ast.literal_eval)
# end sample data

# list comprehension and concat dataframe
con = pd.concat([pd.DataFrame(x) for x in df['Column_4'].values.tolist()]).reset_index(drop=True)
# concat list of dataframe with the original df
new_df = pd.concat([df,con], axis=1)