你可以使用递归函数来遍历嵌套列表，并将每个元素添加到一个新的数据框中。

以下是一个示例代码，展示了如何遍历嵌套列表，并将其转换为数据框：

import pandas as pd

def nested_list_to_dataframe(data):
    result = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'Gender'])  # 创建一个空的数据框

    for item in data:
        if isinstance(item, list):  # 如果元素是嵌套列表，递归调用函数
            result = result.append(nested_list_to_dataframe(item), ignore_index=True)
        else:  # 如果元素是字典，则将其添加到数据框中
            result = result.append(item, ignore_index=True)

    return result

# 嵌套列表示例
nested_list = [
    {'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'Gender': 'Female'},
    {'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'Gender': 'Male'},
    [
        {'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'Gender': 'Male'},
        {'Name': 'Danielle', 'Age': 40, 'Gender': 'Female'}
    ]
]

# 转换为数据框
df = nested_list_to_dataframe(nested_list)
print(df)

输出结果为：

       Name Age  Gender
0     Alice  25  Female
1       Bob  30    Male
2   Charlie  35    Male
3  Danielle  40  Female

这个示例代码中的函数nested_list_to_dataframe采用一个嵌套列表作为输入参数，并返回一个包含所有元素的数据框。对于嵌套列表中的每个元素，如果它是一个嵌套列表，那么将递归调用函数来处理它；如果它是一个字典，则将其添加到数据框中。最后，返回最终的数据框。