假设你的json值可能非常复杂，并且彼此之间存在很大差异，你可以使用一个积极的lookbehind来发现你需要的字符串：

(?<='text': ['\"]).*?(?=['\"][},])

正则表达式说明：

• (?<='text': ['\"])：匹配'text'和单引号或双引号的正向后查找
• .*?：任意数量的字符，以惰性方式匹配
• (?=['\"][},])：后跟单引号或双引号，以及逗号或右大括号。

你的Python代码应该是这样的：

import pandas as pd
import re

comments_df = pd.DataFrame([
    '''[{'type': 'paragraph', 'content': [{'type': 'text', 'text': 'In conversation with the customer '}, {'type': 'mention', 'attrs': {'id': '04445152', 'text': '@Kev', 'accessLevel': ''}}, {'type': 'text', 'text': ' Text 123'}]}]''',
    '''[{'type': 'paragraph', 'content': [{'type': 'text', 'text': '@xyz  Text abc'}]}]''',
    '''[{'type': 'paragraph', 'content': [{'type': 'mention', 'attrs': {'id': '3445343', 'text': '@Hey', 'accessLevel': ''}}, {'type': 'text', 'text': ' FYI'}]}]''',
    '''[{'content': [{'text': 'Output: ', 'type': 'text'}, {'type': 'hardBreak'}, {'type': 'hardBreak'}, {'text': "New Text goes here", 'type': 'text'}], 'type': 'paragraph'}]'''
], columns=['string'])

pattern = r'''(?<='text': ['\"]).*?(?=['\"][},])'''
print(comments_df['string'].str.findall(pattern).str.join(''))

输出：

0    In conversation with the customer @Kev Text 123
1                                     @xyz  Text abc
2                                           @Hey FYI
3                         Output: New Text goes here
Name: string, dtype: object

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