您可以在|上拆分列，将其展开为单独的列，然后将其转换为整数。然后您可以将结果数据框转换为嵌套列表：

my_df = {'Column_1': ['1|4', '3|9', '15|18']}
df = pd.DataFrame(my_df)
out = df['Column_1'].str.split('|', expand=True).astype(int).values.tolist()

输出：

[[1, 4], [3, 9], [15, 18]]

请注意，如果您只希望输出中包含字符串（如问题标题所述），则代码可以简单得多：

out = df['Column_1'].str.split('|').tolist()

输出：

[['1', '4'], ['3', '9'], ['15', '18']]

使用列表解析将拆分值转换为整数：

df = pd.DataFrame(my_df)

L = [[int(y) for y in x.split('|')] for x in df['Column_1']]

或者：

L = [list(map(int, x.split('|'))) for x in df['Column_1']]

print (L)
[[1, 4], [3, 9], [15, 18]]

如果分离器的数量不同，则解决方案有效：

my_df = {'Column_1': ['1|4', '3|9', '15|18|45']}
df = pd.DataFrame(my_df)

L = [[int(y) for y in x.split('|')] for x in df['Column_1']]

L = [list(map(int, x.split('|'))) for x in df['Column_1']]
print (L)
[[1, 4], [3, 9], [15, 18, 45]]

慢Pandas解决方案：

L = (df['Column_1'].str.split('|', expand=True).stack().astype(int).groupby(level=0)
                  .agg(list).tolist())
print (L)
[[1, 4], [3, 9], [15, 18, 45]]

如果拆分后始终为2个值：

L = [list(x) for x in df['Column_1'].str.split('|', expand=True).astype('int').to_numpy()]