スクレイピング方法（表形式のデータから、パターンがイレギュラーな場合も含めてすべてキレイにデータを取り出したい）

# 正規表現を使用して文字列aから情報を抽出し、columns_1のカラム名に合わせたデータフレームを作成する関数

import pandas as pd
import re

def create_dataframe_from_a(a):
    # 正規表現パターンを定義
    pattern = re.compile(
        r'(?P<開催場>\w+) (?P<レースグレード>\w+)\s+(?P<日付1>\d+/\d+)(?P<種目1>[^\d]+)(?P<着順1>\d+)着(?P<上り1>\d+\.\d+).*?'
        r'(?P<日付2>\d+/\d+)(?P<種目2>[^\d]+)(?P<着順2>\d+)着(?P<上り2>\d+\.\d+).*?'
        r'(?P<日付3>\d+/\d+)(?P<種目3>[^\d]+)(?P<着順3>\d+)着(?P<上り3>\d+\.\d+).*'
    )

    # テキストから情報を抽出
    match = pattern.search(a)
    if match:
        # マッチした情報を辞書に格納
        data = match.groupdict()

        # DataFrameのカラム名とデータの対応を作成
        columns = [
            '前場所開催場', '前場所レースグレード',
            '前場所1日目日付', '前場所1日目種目', '前場所1日目着順', '前場所1日目上り',
            '前場所2日目日付', '前場所2日目種目', '前場所2日目着順', '前場所2日目上り',
            '前場所3日目日付', '前場所3日目種目', '前場所3日目着順', '前場所3日目上り'
        ]
        data_values = [
            data['開催場'], data['レースグレード'],
            data['日付1'], data['種目1'].strip(), data['着順1'], data['上り1'],
            data['日付2'], data['種目2'].strip(), data['着順2'], data['上り2'],
            data['日付3'], data['種目3'].strip(), data['着順3'], data['上り3']
        ]

        # DataFrameを作成
        df = pd.DataFrame([data_values], columns=columns)
        return df
    else:
        return pd.DataFrame()

# テスト用の文字列
a_test = df_2["前場所成績_開催場 日付/種目/着順/上り"].iloc[0]

# 関数をテスト
df_created_a = create_dataframe_from_a(a_test)
df_created_a