如果需要通过,连接字典的键，将字符串转换为字典并在列表解析中连接键：

import ast

df['Country_list'] = [','.join(ast.literal_eval(x).keys()) for x in df['Country_list']]
print (df)
            Country_list
0            INDIA,ASEAN
1                  KOREA
2        INDIA,ASEAN,ANZ
3  INDIA,ASEAN,ANZ,KOREA

替代解决方案：

import ast

f = lambda x: ','.join(ast.literal_eval(x).keys())
df['Country_list'] = df['Country_list'].apply(f)

如果你有字典的字符串表示，你可以使用正则表达式extractall，然后groupby.agg：

df['Country_list'] = (df['Country_list'].str.extractall("'([^']+)':")[0]
                      .groupby(level=0).agg(','.join)
                      )

输出：

Country_list
0            INDIA,ASEAN
1                  KOREA
2        INDIA,ASEAN,ANZ
3  INDIA,ASEAN,ANZ,KOREA

为了好玩，另一个基于点积的（黑客）解决方案：

import ast
tmp = pd.json_normalize(df['Country_list'].apply(ast.literal_eval))

df['Country_list'] = tmp.notna().dot(tmp.columns+',').str[:-1]

输出：

Country_list
0            INDIA,ASEAN
1                  KOREA
2        INDIA,ASEAN,ANZ
3  INDIA,ASEAN,KOREA,ANZ

你可以试试这个方法：

print(df['Country_list'].apply(lambda x: ','.join(x.keys())))

输出：

0              INDIA,ASEAN
1                    KOREA
2          INDIA,ASEAN,ANZ
3    INDIA,ASEAN,ANZ,KOREA