您可以只使用str和split(":")。

split = string.split(":")
result = [split[0], ":".join(split[1:])]

这将第一次拆分，并使扬声器（第0个索引）将拆分的其余部分与“：“组合。这样做是为了确保任何额外的“：“返回。
如果字符串包含几行这样的语句，你可以把它放在一个循环中。

table = []
for line in string:
    split = string.split(":")
    table.append([split[0], ":".join(split[1:])])

下面是使用re.findall()匹配body字符串并创建新df的方法

row_str = df["body"].values[0]
data = re.findall(r'(.+?):\s*(.+)', row_str)

new_df = pd.DataFrame(data, columns=["Speaker", "Transcript"])
print(new_df)

或者可以在列表解析中将re与pandas.DataFrame.explode一起使用

pattern = r'^([a-zA-Z\s]+):'
rows = [{"Speaker": re.match(pattern, line).group(1).strip(), 
         "Transcript": line.split(":", 1)[1].strip()}
         for line in df["body"].str.split("\n").explode().tolist()
         if re.match(pattern, line)]

new_df = pd.DataFrame(rows)
print(new_df)

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