Python 拆分字符串的有效方法，其中单个单词由大写字母或数字分隔，并将其应用于整个数据帧列

我有一个数据框，其中团队名称以字符串形式给出。拆分字符串以获取单个团队名称的规则如下

每个大写的角色都会组建一个新团队

每个数字字符都会启动一个新字符串，除非前一个

第一个非数字或非字母字符后没有团队名称

我的解决方案如下。这是可行的，但我正在寻找改进的方法

整个拆分可以作为reg ex完成吗

任何比使用更快速的方法都适用。我已经看到了一些关于使用并行版本加速应用程序的注释，但不知道是否有更快的方法来实现这一点

---

也许可以试着把这个贴在代码审查上？谢谢@Chris。上述解决方案的一个问题是，它不满足解析规则#3

在第一个非数字或非字母字符后没有团队名称

，例如，在下面的示例中，``df=pd.DataFrame（{'Population'：[1400，100，1000]，'Teams'：['yankesmetsbrooklyn[]Dontpick“，”Rays“，”GiantsAthletics49ers“，”Ad Market“：[1040020008400]}，索引=[“纽约地区”，“坦帕湾”，“旧金山湾区]）```

import pandas as pd
import numpy as np
import re

def splitDfCap(next_row):
    new_team = ''
    team_list = []
    last_char_num = False
    for next_char in next_row.Teams:
        stop_current = re.match('[A-Z]', next_char) or (re.match('[0-9]', next_char) and not(last_char_num))
        if stop_current and len(new_team) > 0:
            team_list.append(new_team)
            new_team = ''
        
        if re.match('[a-zA-Z0-9]', next_char):
            new_team = new_team + next_char
            last_char_num = re.match('[0-9]', next_char)
        else:
            break
    
    if len(new_team) > 0:
        team_list.append(new_team)
                       
    return team_list
        

#Setup
df = pd.DataFrame({'Population' : [1400, 100, 1000], 
                   'Teams' : ['YankeesMetsBrooklyn[]', 'Rays', 'GiantsAthletics49ers'], 
                   'Ad Market' : [10400, 2000, 8400]},
                  index = ['New York Area', 'Tampa Bay', 'SF Bay Area'])

#Create list of teams and then explode
df['Team List'] = df.apply(splitDfCap, axis='columns')
df = df.rename_axis(index='Region')\
       .explode('Team List')\
       .rename(columns={'Team List': 'Team'})\
       .drop(columns=['Teams'])
print(df)

Output is
               Population  Ad Market       Team
Region                                         
New York Area        1400      10400    Yankees
New York Area        1400      10400       Mets
New York Area        1400      10400   Brooklyn
Tampa Bay             100       2000       Rays
SF Bay Area          1000       8400     Giants
SF Bay Area          1000       8400  Athletics
SF Bay Area          1000       8400      49ers

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Population' : [1400, 100, 1000], 
                   'Teams' : ['YankeesMetsBrooklyn[]', 'Rays', 'GiantsAthletics49ers'], 
                   'Ad Market' : [10400, 2000, 8400]},
                  index = ['New York Area', 'Tampa Bay', 'SF Bay Area'])

df['Teams']=df.Teams.str.findall('(?:[A-Z]|\d+)[^A-Z\d+\W]*')
df = df.explode('Teams')
df.reset_index(inplace=True)
df.columns = ['Region','Population','Ad Market','Team']