Python 通过字符串替换或正则表达式将列拆分为多个列

我的数据框中有一个“列”，在最佳条件下，它看起来如下所示：

Client: Stack Overflow   Order Num: 123456  Account From: 3656645654   Account to: 546546578

我想将此列拆分为以下几列：

'Client','Order Num', 'Account From','Account to'

但在某些情况下，我在列中没有客户机、订单编号和帐户

我是这样做的：

for x in len(df.columns):
   if 'Client' in df.loc[x,'Columnn']:
      df.loc[x,'Client'] = str(df.loc[x,'Column']).split('Client: ')[1]
      if 'Order Num' in df.loc[x,'Client']:
         df.loc[x,'Client'] = str(df.loc[x,'Client']).split('Order Num: ')[0]
      if 'Account From' in df.loc[x,'Client']:
         df.loc[x,'Client'] = str(df.loc[x,'Client']).split('Account From: ')[0]
      if 'Account to' in df.loc[x,'Client']:
         df.loc[x,'Client'] = str(df.loc[x,'Client']).split('Account to: ')[0]
   else:
      df.loc[x,'Client'] = ''

对于我要创建的所有列，依此类推

脚本的这一部分几乎有40行，速度非常慢

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您是否有一个更“泛语言”的解决方案？

使用字符串访问器、

.str

和

使用正则表达式对命名组进行提取：

df['col1'].str.extract('Client: (?P<Client>.*) Order Num: (?P<OrderNum>.*) Account From: (?P<AccountFrom>.*) Account to: (?P<AccountTo>.*)')

使用字符串访问器、
.str
和
extract
以及使用regex的命名组尝试此操作：

df['col1'].str.extract('Client: (?P<Client>.*) Order Num: (?P<OrderNum>.*) Account From: (?P<AccountFrom>.*) Account to: (?P<AccountTo>.*)')