作为替代方案：

df = pd.DataFrame(data={'col':[np.array([1,2,3,4]),np.array([5,6,7,8])]})

new_df = pd.DataFrame(df.col.tolist(), index= df.index) #explode column to new dataframe and get index from old df.
new_df.columns = ["col_{}".format(i) for i in range(1,len(new_df.columns) + 1)]

'''
   col_1  col_2  col_3  col_4
0      1      2      3      4
1      5      6      7      8
'''

基于pandas.DataFrame.from_records的另一种可能的解决方案：

out = pd.DataFrame.from_records(
    df['col'], columns=[f'col{i+1}' for i in range(len(df.loc[0, 'col']))])

输出量：

col1  col2  col3  col4
0     1     2     3     4
1     5     6     7     8

我希望我已经很好地理解了你的问题。你可以利用.apply方法的result_type="expand"：

df = df.apply(
    lambda x: {f"col{k}": vv for v in x for k, vv in enumerate(v, 1)},
    result_type="expand",
    axis=1,
)
print(df)

印刷品：

col1  col2  col3  col4
0     1     2     3     4
1     5     6     7     8