我发现正则表达式是这样的，不确定这是否是你想要的：

import re

string = "{'Port': '2', 'Array': '[0, 0]', 'Field': '[2,2]', 'foo': '[0, 0]' , 'bar': '[9, 9]'}"

output = re.findall(r"\'Field\'\: \'\[([0-9]+)\,([0-9]+)\]\'",string)

print(output)

输出：

[('2', '2')]

如果要作为字符串：

output = str(output).replace('[','').replace(']','').replace('(','').replace(')','').replace(' ','').replace('\'','')
print(output)

输出：

2,2

编辑：
如果我得到了你想要的，这可能会工作，它将创建一个新的 Dataframe 与值只有一列称为'字段'，然后你可以把它附加到自己的 Dataframe 。

values = []

def get_values(mdict, values):
    pattern = r"\'Field\'\: \'\[([0-9]+)\,([0-9]+)\]\'"
    output = re.findall(pattern,mdict)
    output = str(output).replace('[','').replace(']','').replace('(','').replace(')','').replace(' ','').replace('\'','')
    values.append(output)

# get_values(mdict, values)

for x in df['param']:
    get_values(str(x), values)

df_temp = pd.DataFrame(values, columns=['Field'])

df.append(df_temp)

这看起来像一个print()艾德的Python字典;你能用ast.literal_eval()把它放回字典里吗？

>>> import ast
>>> d = ast.literal_eval("""{'Port': '2', 'Array': '[0, 0]', 'Field': '[2,2]', 'foo': '[0, 0]' , 'bar': '[9, 9]'}""")
>>> d
{'Port': '2', 'Array': '[0, 0]', 'Field': '[2,2]', 'foo': '[0, 0]', 'bar': '[9, 9]'}
>>> d["Array"]
'[0, 0]'

如果只需要2,2作为Field值，则可以使用单个捕获组。
请注意，您不必转义':,和]

'Field':\s+'\[([0-9]+,\s*[0-9]+)]'

• 'Field':逐字匹配
• \s+'\[匹配1个以上的空白字符和[
• (捕获组1
• [0-9]+,\s*[0-9]+匹配1+位数,可选空格字符和1+位数
• )关闭组1
• ]'逐字匹配

请参阅regex demo和Python demo。
示例代码

import re

pattern = r"'Field':\s+'\[([0-9]+,[0-9]+)]'"

s = "{'Port': '2', 'Array': '[0, 0]', 'Field': '[2,2]', 'foo': '[0, 0]' , 'bar': '[9, 9]'}"

m = re.search(pattern, s)
if m:
    print(m.group(1))

输出量

2,2

如果要获取字段位于单引号之间的所有值，则仅当存在[时，才可以使用条件匹配]

'[^']+':\s+'(\[)?([0-9]+(?:,\s*[0-9]+)*)(?(1)\])'

Regex demo|Python demo
然后可以得到捕获组2的值。
示例：

import re

pattern = r"'[^']+':\s+'(\[)?([0-9]+(?:,\s*[0-9]+)*)(?(1)\])'"
s = "{'Port': '2', 'Array': '[0, 0]', 'Field': '[2,2]', 'foo': '[0, 0]' , 'bar': '[9, 9]'}"
matches = re.finditer(pattern, s)

for matchNum, match in enumerate(matches, start=1):
    print(match.group(2))

输出量

2
0, 0
2,2
0, 0
9, 9