Самый простой способ - использовать str.get
# df['new_column'] = df['codes'].str.get(0)
df['new_column'] = df['codes'].str[0]
Тем не менее, я бы предложил понимание списка для скорости, если нет NaN:
df['new_column'] = [l[0] for l in df['codes']]
Если списки могут быть пустыми, вы можете сделать что-то вроде:
df['new_column'] = [l[0] if len(l) > 0 else np.nan for l in df['codes']]
Чтобы обрабатывать NaN с пониманием списка, вы можете использовать loc
для поднабора и назначения обратно.
m = df['codes'].notna()
df.loc[m, 'new_column'] = [
l[0] if len(l) > 0 else np.nan for l in df.loc[m, 'codes']]
Обязательная ссылка «почему это список, в котором стоит»: Для петель с пандами - Когда мне все равно?