像这样的东西应该可以让你去那里。

import ast
my_list = ast.literal_eval(df['Feature5'][i])
data = np.array(my_list)

请注意，literal_eval非常不安全，不应该使用未经检查的用户输入来调用它。
关于这一点：为什么要这样保存数据呢？数值数组最好通过np.save存储，或者--如果你坚持使用人类可读的csv --作为 Dataframe 中的一列，如下所示：
df['Feature5'] = pd.Series(data)
如果你的数据是真实的RGBA图像数据，我建议通过np.save将图像保存为PNG或numpy数组，并在csv中存储一个文件名。

@Robert谢谢你的快速回答，看起来很有效，我现在正在尝试把数据做成正确的形状，目前数据的形状是（288968，4），我不知道为什么，我会期望（999* 288，4），因为Feature 5有999行，数组的形状是（288，4），你能给我解释一下为什么形状和我期望的不一样吗？

data = np.empty([288,4], int)
for i in range(999):
    my_list = ast.literal_eval(df['Feature5'][i])
    step = np.array(my_list)
    data = np.vstack([data, step]) #np.append(data, step, axis=0)
#data = np.reshape(data,(999,288,4))
print(data.shape)

我想你是对的。我应该用一种更好的方式保存numpy数组，避免字符串转换。我这样做的原因是我使用的所有数据都在一个大的excel文件中。我认为把我使用的所有数据都保存在一个文件中会很好。我没有看到numpy字符串转换的问题。numpy数组与excel文件中的行有关。不知道如何确保这将所有排队的权利与两个文件。我只工作的值1像素从一个图像，而不是整个图像。