Як я можу розділити стовпці за допомогою регулярного вираження, щоб перемістити контур CAPS в окремий стовпець?

Я намагаюся розділити стовпчик за допомогою регулярного вираження, але, здається, не можна отримати розбиття правильно. Я намагаюся взяти всі задні CAPS і перемістити їх в окрему колонку. Таким чином, я отримую всі CAPS, які є або 2-4 CAPS підряд. Однак він залишає 'Name'колонку лише тоді, коли 'Team'стовпець порожній.

Ось мій 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 це:

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

щоб стати цим:

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

Ви можете витягнути дані в два стовпці, використовуючи регулярний вираз, як ^(.*?)([A-Z]+)$або ^(.*[^A-Z])([A-Z]+)$:

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

Це дозволить зберегти все до останнього знаку, який не є великими літерами групи "Ім'я" та останніми великими літерами групи "Команда".

Дивіться демонстрацію регексу №1 та демо-версію №2

Деталі

• ^ - початок рядка
• (.*?)- Захоплення групи 1: будь-який нуль або більше знаків, крім знаків розриву рядків, якомога менше
  або
  
• (.*[^A-Z]) - будь-яка нульова або більше знаків, окрім знаків розриву рядків, наскільки це можливо, аж до останнього знака, який не є великою літерою ASCII (надано відповідність наступних шаблонів) (зауважте, що цей шаблон означає, що перед останні великі літери)
• ([A-Z]+) - Група захоплення 2: одна чи кілька великих літер ASCII
• $ - кінець рядка.

Я вніс кілька змін у функції, можливо, вам доведеться додати повторний пакет.

Це трохи посібник, але я сподіваюся, що цього буде достатньо. Хорошого 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)