Как я могу разделить столбцы с помощью регулярных выражений, чтобы переместить конечные CAPS в отдельный столбец?

Я пытаюсь разделить столбец с помощью регулярных выражений, но, похоже, не могу правильно получить разделение. Я пытаюсь взять все конечные буквы и перенести их в отдельный столбец. Таким образом, я получаю все CAPS, которые являются 2-4 CAPS подряд. Тем не менее, это только оставив'Name' столбец, пока 'Team'столбец пуст.

Вот мой код:

import pandas as pd

url = "https://www.espn.com/nba/stats/player/_/table/offensive/sort/avgAssists/dir/desc"

df = pd.read_html(url)[0].join(pd.read_html(url)[1])
df[['Name','Team']] = df['Name'].str.split('[A-Z]{2,4}', expand=True)  

Я хочу этот:

print(df.head(5).to_string())
   RK             Name POS  GP   MIN   PTS  FGM   FGA   FG%  3PM  3PA   3P%  FTM  FTA   FT%  REB   AST  STL  BLK   TO  DD2  TD3    PER
0   1  LeBron JamesLA  SF  35  35.1  24.9  9.6  19.7  48.6  2.0  6.0  33.8  3.7  5.5  67.7  7.9  11.0  1.3  0.5  3.7   28    9  26.10
1   2   Ricky RubioPHX  PG  30  32.0  13.6  4.9  11.9  41.3  1.2  3.7  31.8  2.6  3.1  83.7  4.6   9.3  1.3  0.2  2.5   12    1  16.40
2   3   Luka DoncicDAL  SF  32  32.8  29.7  9.6  20.2  47.5  3.1  9.4  33.1  7.3  9.1  80.5  9.7   8.9  1.2  0.2  4.2   22   11  31.74
3   4   Ben SimmonsPHIL  PG  36  35.4  14.9  6.1  10.8  56.3  0.1  0.1  40.0  2.7  4.6  59.0  7.5   8.6  2.2  0.7  3.6   19    3  19.49
4   5    Trae YoungATL  PG  34  35.1  28.9  9.3  20.8  44.8  3.5  9.4  37.5  6.7  7.9  85.0  4.3   8.4  1.2  0.1  4.8   11    1  23.47

стать этим:

print(df.head(5).to_string())
   RK             Name    Team    POS  GP   MIN   PTS  FGM   FGA   FG%  3PM  3PA   3P%  FTM  FTA   FT%  REB   AST  STL  BLK   TO  DD2  TD3    PER
0   1  LeBron James        LA    SF  35  35.1  24.9  9.6  19.7  48.6  2.0  6.0  33.8  3.7  5.5  67.7  7.9  11.0  1.3  0.5  3.7   28    9  26.10
1   2   Ricky Rubio        PHX    PG  30  32.0  13.6  4.9  11.9  41.3  1.2  3.7  31.8  2.6  3.1  83.7  4.6   9.3  1.3  0.2  2.5   12    1  16.40
2   3   Luka Doncic        DAL    SF  32  32.8  29.7  9.6  20.2  47.5  3.1  9.4  33.1  7.3  9.1  80.5  9.7   8.9  1.2  0.2  4.2   22   11  31.74
3   4   Ben Simmons        PHIL    PG  36  35.4  14.9  6.1  10.8  56.3  0.1  0.1  40.0  2.7  4.6  59.0  7.5   8.6  2.2  0.7  3.6   19    3  19.49
4   5    Trae Young        ATL    PG  34  35.1  28.9  9.3  20.8  44.8  3.5  9.4  37.5  6.7  7.9  85.0  4.3   8.4  1.2  0.1  4.8   11    1  23.47

Вы можете извлечь данные в два столбца, используя регулярное выражение, например ^(.*?)([A-Z]+)$или ^(.*[^A-Z])([A-Z]+)$:

df[['Name','Team']] = df['Name'].str.extract('^(.*?)([A-Z]+)$', expand=True)

Это сохранит все до последнего символа, который не является заглавной буквой в группе «Имя» и последними заглавными буквами в группе «Команда».

Смотрите регулярное выражение # 1 и регулярное выражение # 2

подробности

• ^ - начало строки
• (.*?)- Группа захвата 1: любые ноль или более символов, кроме символов разрыва строки, как можно меньше
  или
  
• (.*[^A-Z]) - любой ноль или более символов, кроме символов разрыва строки, до максимально возможного числа, вплоть до последнего символа, который не является заглавной буквой ASCII (при условии совпадения последующих шаблонов) (обратите внимание, что этот шаблон подразумевает, что до последние заглавные буквы)
• ([A-Z]+) - Группа захвата 2: одна или несколько заглавных букв ASCII
• $ конец строки.

Я сделал несколько изменений в функциях. Возможно, вам придется добавить пакет re.

Это немного руководство, но я надеюсь, что этого будет достаточно. Хорошего дня!

df_obj_skel = dict()
df_obj_skel['Name'] = list()
df_obj_skel['Team'] = list()
for index,row in df.iterrows():
    Name = row['Name']
    Findings = re.search('[A-Z]{2,4}$', Name)
    Refined_Team = Findings[0]
    Refined_Name = re.sub(Refined_Team + "$", "", Name)
    df_obj_skel['Team'].append(Refined_Team)
    df_obj_skel['Name'].append(Refined_Name)
df_final = pd.DataFrame(df_obj_skel)
print(df_final)