Перебирать вложенные списки в столбце pandas и создавать словарь на основе значений во вложенных списках. ⇐ Python

[Гость]

У меня есть такой фрейм данных:

id some_binary_col some_amount_colnested_lists 123 0 100 ['email_rule', 'phone_rule', 'score_rule'] 456 1 500 ['адрес_правило','zip_rule'] 121 1 300 ['zip_rule','phone_rule'] 122 0 100 ['score_rule','phone_rule','new_rule'] 133 1 200 ['email_rule', 'address_rule', 'zip_rule'] воспроизводимо:

ids = [123,456,121,122,133] some_binary_col = [0,1,1,0,1] some_amount_col = [100 500 300 100 200] вложенные_списки = [ ['email_rule','phone_rule','score_rule'] ,['адрес_правило','zip_правило'] ,['zip_rule','phone_rule'] ,['score_rule','phone_rule','new_rule'] ,['email_rule','address_rule','zip_rule'] ] df = pd.DataFrame() df['id'] = идентификаторы df['some_binary_col'] = some_binary_col df['some_amount_col'] = some_amount_col df['nested_lists'] = вложенные_списки Я пытаюсь создать новый словарь, который учитывает some_binary_col if = 1 для каждого правила в столбце nested_loop, например:

rule_binary_col_dict = { 'email_rule': 1 ,'phone_rule': 1 ,'score_rule': 0 ,'адрес_правило': 2 ,'zip_rule': 3 ,'новые_правила': 0 } nested_list может иметь бесконечное количество уникальных списков/элементов.

Что у меня не очень хорошо получается, так это перебирать каждый элемент во вложенном списке... нравится:

для i в df['nested_lists']: для j в i: **некоторые условия** Я не знаю, как добраться до каждого элемента во вложенных списках.