使用str.split结合正则表达式拆分首字母大写名与全大写姓氏

你之前用split的思路不适用全大写姓氏位置不固定的场景，改为先提取所有全大写片段作为姓氏，剩余内容处理后作为名字即可实现需求，代码如下：

# 提取所有全大写单词拼接为姓氏
df['LastName'] = df['FullName'].str.findall(r'\b[A-Z]+\b').str.join(' ')
# 移除所有全大写单词，清理多余空格后作为名字
df['FirstName'] = df['FullName'].str.replace(r'\b[A-Z]+\b', '', regex=True)\
                                .str.strip()\
                                .str.replace(r'\s+', ' ', regex=True)

规则适配调整 #

如果你的姓名数据中存在单大写字母前缀（比如A John里的A是名字前缀而非姓氏），可以把正则里的全大写单词匹配规则改为仅匹配长度≥2的全大写串，避免误判：
把r'\b[A-Z]+\b'替换为r'\b[A-Z]{2,}\b'即可。

效果验证 #

用你给出的示例测试，输出结果如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LennyAngola