假设此输入：

new_data = [[{'code': '8', 'name': 'Human'}, {'code': '11', 'name': 'ET'}],
            [{'code': '8', 'name': 'Human'}, {'code': '11'}],
           ]

你不需要pandas，使用一个简单的Counter：

from collections import Counter

out = Counter(d['name'] for l in new_data for d in l if 'name' in d)

输出：

Counter({'Human': 2, 'ET': 1})

如果你真的想使用pandas，一个选择是合并itertools.chain和pandas.json_normalize来为value_counts创建一个输入Series：

from itertools import chain

out = pd.json_normalize(chain.from_iterable(new_data))['name'].value_counts()

输出：

Human    2
ET       1
Name: name, dtype: int64

我知道可能有更好的方法来做到这一点，但这是可行的：

import pandas as pd
new_data = [{'code': '8', 'name': ''}, {'code': '11', 'name': 'Human'}, {'code': '10', 'name': 'Animal'}, {'code': '13'}]
aux_list = []
for i in new_data:
   if "name" in i and i["name"]: aux_list.append(i["name"])
cont = pd.DataFrame(aux_list).value_counts()
print(cont)

输出：

Animal    1
Human     1
dtype: int64