Python Pandas：将字符串提取到单个列中的有效方法

在名为“Fields”的数据框列中有一个字符串。“字段”列是从csv文件中提取的单列。 给定整个数据帧中的1170行，如果要将这些值解析为单个列，使用split或regex需要6分30秒。有没有什么有效的方法可以更快地完成这项任务

使用熊猫分割的示例：

for i, row in df.iterrows():
    df['uuid'][i] = row['Arguments'].split("uuid=")[1].split(',')[0]

使用正则表达式的示例：

for i, row in df.iterrows():
    arg = row['Fields']
    
    uuid = re.search('driveUuid=(.+?),', arg).group(1)
    line = re.search('line=(.+?),', arg).group(1)

我有办法，但似乎效率不高

“字段”列的一个条目

uuid=88c65b1d，线路=main，串行=ABC12312，位置=top:6，插槽=6，地板=top，版本=E004

使用

正如在评论中提到的

d["Fields"].str.extract('(?:drive)?Uuid=(.+?),line=(.+?),', flags=re.I)

---

试试看。@HenryYik，提取要快得多。感谢查看您的示例，您实际上可以执行

d[“Fields”].str.extract（'（？：drive）？Uuid=（.+？），line=（.+？），'，flags=re.I）

。

d["Fields"].str.extract('(?:drive)?Uuid=(.+?),line=(.+?),', flags=re.I)