另一种可能的解决方案：

(pd.DataFrame(
    df['Column 1'].str.split(';').explode().map(lambda x: x.split()).to_list(), 
    columns=['Team','pb_phase', 'Map']))

输出：

Team pb_phase       Map
0    C9      ban     Pearl
1   LEV      ban  Fracture
2    C9     pick     Lotus
3   LEV     pick     Haven
4    C9      ban     Split
5   LEV      ban    Ascent
6  Bind  remains      None

将Series.str.split与DataFrame.explode、agins split一起使用，并通过DataFrame.set_axis设置新的列名：

out = (df['Column 1'].str.split(';\s*')
                    .explode()
                    .str.split(expand=True)
                    .set_axis(['Team','pb_phase','Map'], axis=1)
                    .reset_index(drop=True))

或者为第一个split添加expand=True并使用DataFrame.stack：

out = (df['Column 1'].str.split(';\s*', expand=True)
                     .stack()
                    .str.split(expand=True)
                    .set_axis(['Team','pb_phase','Map'], axis=1)
                    .reset_index(drop=True))

或者对列表使用列表解析并传递给Dataframe构造函数：

out = pd.DataFrame([y.split() for x in df['Column 1'] for y in x.split('; ')],
                   columns=['Team','pb_phase','Map'])

print (out)
   Team pb_phase       Map
0    C9      ban     Pearl
1   LEV      ban  Fracture
2    C9     pick     Lotus
3   LEV     pick     Haven
4    C9      ban     Split
5   LEV      ban    Ascent
6  Bind  remains      None