将Pandas DataFrame中的嵌套字典转换为列表示形式

Question

我使用requests库在Python中收到了响应数据，并使用.json()函数将其转换为json。然后使用.json_normalize()函数以明确的DataFrame格式接收输出。

但问题出在这里：我的一个中的值是嵌套字典（dict中的字典），如下所示：

   ID   Sec Type
    0   20  [{'id': '3233790e-1f47-403a-bb97-58a14a2f92ab', 'values': [{'number':50, 'level':1}]}]
    1   30  [{'id': 'bbc9852c-ac76-4ecd-9afb-dd371f3bd48b', 'values': [{'number':40, 'level':2}]}]
    2   40  [{'id': 'be5629e0-458d-4aaa-b2f8-77d8ad1b0f7f', 'values': [{'number':30, 'level':3}]}]

老实说，我没有遇到过这种情况而且有点困惑。 Pandas中是否有任何选项以正常的列方式显示这些数据，或者我需要创建一些带有for循环的东西来逐行解析它。