你可以使用正则表达式的dict来尝试replace：

df['Name'] = df['Name'].replace({r'(?<!Dr|Mr)(\.\s*)': ' ', r'([^,]+)\s*,\s*(.*)': r'\2 \1'}, regex=True)
print(df)

# Output
   ID               Name
0   1       Ellie Joella
1   2       Antonio Chaz
2   3    Dr. Ian Coretta
3   4           John Doe
4   5   Marie Eliza Grey
5   6       Lary O Mason
6   7  Mr. Barry Winfred
7   8    Andrea T B Shaw

我认为你必须使用split方法。你必须根据文本包含的内容做几个。我会首先检查文本中是否有空格，然后在它们之后拆分字符串。
你还需要列出一个例外，先生，博士等，如果拆分后的第一个字符串是其中的任何一个，那么就把它与第二个字符串合并。

你可以尝试创建函数

def person(data):
    test = ('dr.', 'mr.', 'etc.')
    try:
        space = val.index(' ')
    except:
        space = None
        
    if space:
        pers = data.split(' ')
    else:
        pers = data.split('.')

接下来检查所有你想要的但是如何检查一个词是名还是姓我不知道