Python 高级熊猫：如何在熊猫链接中应用NOTNULL？

我在使用TMDB数据集进行一些数据操作时遇到了以下问题

假设我有一个数据框，如下所示：

import pandas as pd
import ast

df = pd.DataFrame({'rank': [1,2,3],
                 'belongs': [ "{'id': 1, 'name': 'Toy Story'}",
                              "{'id': 3, 'name': 'Grumpy Old Men'}",
                             np.nan
                            ]})

print(df[df.belongs.notnull()])

当我按顺序运行命令时，我得到了所需的特许权名称：

fran = df['belongs'].copy()
fran = fran[fran.notnull()]
fran = fran.apply(ast.literal_eval)
fran = fran.apply(lambda x: x['name'] if isinstance(x, dict) else np.nan)
fran = fran[fran.notnull()]

fran

0         Toy Story
1    Grumpy Old Men

如何将这些命令连成一行

我试过这个：

(df['belongs'].copy()
.apply( lambda x: x[x.notnull()])
.apply(ast.literal_eval)
.apply(lambda x: x['name'] if isinstance(x, dict) else np.nan)
.apply( lambda x: x[x.notnull()])
)

给出了错误：

AttributeError: 'str' object has no attribute 'notnull'

我尝试将x更改为pd.Series（x），但有些错误会持续出现

如何链接给定的操作？

在一行中链接

df['belongs'].copy().loc[lambda x : x.notnull()].apply(ast.literal_eval).\
      apply(lambda x: x['name'] if isinstance(x, dict) else np.nan)
Out[205]: 
0         Toy Story
1    Grumpy Old Men
Name: belongs, dtype: object

---

具体的落差是多少

 df['belongs'].copy().dropna()