上述代码中，加一个判断，如果第三列某个单元格是空的话，就不执行循环，进去下一个循环

如果你希望在第三列的某个单元格为空时跳过循环，可以添加一个判断语句来实现。以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd

# 读取原始的 Excel 文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 获取第一列、第二列和第三列的数据
col1 = df.iloc[:, 0].values
col2 = df.iloc[:, 1].values
col3 = df.iloc[:, 2].values

# 拆分第三列的每个单元格值，并将拆分后的值放入新的列中
column_names = {}  # 记录每个字段出现的次数
for i, cell_value in enumerate(col3):
    if pd.isna(cell_value):  # 判断单元格是否为空
        continue  # 如果为空，跳过当前循环，进入下一个循环
    
    cell_value = eval(cell_value)  # 将字符串转换为字典
    for item in cell_value:
        column_name = item['labels'][0]  # 字段名称作为新列名
        if column_name not in column_names:
            column_names[column_name] = 0
        else:
            column_names[column_name] += 1
            column_name += str(column_names[column_name])
        value = item['text']  # 字段值
        df.loc[i, column_name] = value

# 将结果保存到新的 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们使用了 `pd.isna(cell_value)` 来判断单元格是否为空。如果某个单元格为空，就会跳过当前循环，进入下一个循环处理下一行的数据。

希望这次修改能够满足你的需求。如果还有其他问题，请随时提问。