这个错误消息意味着你可能在link_orig列中有NaN。这可以通过在代码中添加fillna('')来修复。
就像

df['link_extracted'] = df['link_orig'].fillna('').str.contains ...

也就是说，我不确定剩下的代码是否会按照你的要求执行，它只会返回True is www.accenture.com is link_orig字符串中的任何位置。
如果您尝试提取的链接始终包含www.accenture.com，则可以执行以下操作

df['link_extracted'] = df['link_orig'].fillna('').str.extract('(www\.accenture\.com.*)')

就我个人而言，我会使用Series.str.extract()。例如：

df['link_extracted'] = df['link_orig'].str.extract('http.*(http.*)')

这将匹配http，后跟任何内容，然后捕获http，后跟任何内容。
另一种方法是使用urlparse。

可以使用urllib.parse模块：

import pandas as pd
from urllib.parse import urlparse, parse_qs

url = 'https://google.com/url?q=https://www.accenture.com/in-en/insights/software-platforms/core-banking-on-cloud&sa=U&ved=2ahUKEwiQ75fwvYD1AhXOYMAKHXofCeoQFnoECAgQAg&usg=AOvVaw02sP402HcesId4vbgOaspD'
df = pd.DataFrame({'sr.no':[1], 'link_orig':[url]})

extract_q = lambda url: parse_qs(urlparse(url).query)['q'][0]
df['link_extracted'] = df['link_orig'].apply(extract_q)

输出：

>>> df
   sr.no                                          link_orig                                     link_extracted
0      1  https://google.com/url?q=https://www.accenture...  https://www.accenture.com/in-en/insights/softw...