IIUC，使用此：

import ast

#Is there any non-latin letters?
m = ~df_africa["seniority_level"].str.contains("[A-Z]")
​
s = df_africa["seniority_level"].apply(lambda x: ast.literal_eval(x))
df_africa["new_col"] = s.str["مستوى الأقدمية"].where(m, s.str["Seniority level"])

如果需要翻译提取的单词，请使用deep-translator：

#pip install -U deep-translator
from deep_translator import GoogleTranslator

df_africa["new_col (TRA)"] = (
                                df_africa["new_col"]
                                    .fillna("")
                                    .apply(lambda x: GoogleTranslator(source="arabic")
                                                       .translate(x)
                                                       .title())
                                    .replace("", None)
                              )

尽管我建议您使用一个使用map的自定义dict来获得适当的翻译。

#输出：

display(df_africa)

了解'seniority_level'列的类型会很有用，但我将假设该列由文字字符串组成（例如，“{'Seniority level'：'入门级'}”）
可以翻译所有的文本与此googletrans包，它背负了谷歌翻译，所以使用它，而它的持续。请确保安装版本4.0.0rc1。

$ pip install googletrans==4.0.0rc1

翻译：

第一次

然后获取所需文本：

第一个
如果googletrans最终崩溃，请查看官方的google translate api。