Добавить столбец DataFrame на основе вложенного JSON в столбец

У меня есть следующий фрейм данных Pandas (с именем dx):

                                    _id  user_type
0  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85cd3'}          1
1  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85ce9'}          1
2  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85ced'}          1
3  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85cee'}          1
4  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85cef'}          1

Он получен из большого JSON (более или менее 500 000 строк и больше столбцов, чем в этом примере), как вы можете видеть, _id содержит вложенный JSON.

В этом примере моя цель - получить новый столбец с именем oid с oid-код:

                                    _id  user_type                       oid
0  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85cd3'}          1  5b9058462f38434ab0d85cd3
1  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85ce9'}          1  5b9058462f38434ab0d85ce9
2  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85ced'}          1  5b9058462f38434ab0d85ced
3  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85cee'}          1  5b9058462f38434ab0d85cee
4  {'$oid': '5b9058462f38434ab0d85cef'}          1  5b9058462f38434ab0d85cef

Я добился результатов, используя следующий фрагмент:

dx['oid']=None
for i in dx.index:
     dx['oid'][i]=dx.at[i,'_id']['$oid']

Это дает мне то, что я ищу, но очень-очень медленно. На заполнение столбца примера, в котором всего 5 строк, уходит 3-4 минуты!

Как я могу оптимизировать создание нового столбца на основе других столбцов со значениями JSON?

Я не могу использовать регулярное выражение, потому что вложенный JSON является основным сложным, чем тот, который в примере.