基于Pandas dataframe列中非统一数据的函数返回值

，可以通过以下步骤来处理：

1. 首先，我们需要了解Pandas dataframe和列的概念。Pandas是一个开源的数据分析和处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，其中最重要的数据结构是dataframe。dataframe是一个二维的表格数据结构，类似于Excel中的表格，它由行和列组成，每列可以包含不同类型的数据。
2. 接下来，我们需要处理列中的非统一数据。非统一数据指的是列中包含不同类型或格式的数据。例如，一个包含日期和字符串的列就是非统一数据。处理非统一数据的方法取决于具体的需求和数据类型。常见的处理方法包括数据类型转换、数据清洗和数据规范化等。
3. 数据类型转换是将列中的数据转换为统一的数据类型。例如，将包含日期和字符串的列转换为日期类型。在Pandas中，可以使用astype()函数来进行数据类型转换。具体的转换方法取决于数据类型的不同，可以参考Pandas官方文档中的数据类型转换部分。
4. 数据清洗是指对列中的数据进行清理和修复，以使其符合预期的格式和规范。例如，去除空值、去除重复值、修复错误的数据等。在Pandas中，可以使用dropna()函数来去除空值，使用drop_duplicates()函数来去除重复值，使用replace()函数来修复错误的数据。
5. 数据规范化是指将列中的数据转换为统一的格式和规范。例如，将字符串转换为小写字母、将数字转换为特定的范围等。在Pandas中，可以使用str.lower()函数将字符串转换为小写字母，可以使用apply()函数对列中的数据进行自定义的规范化操作。

综上所述，基于Pandas dataframe列中非统一数据的函数返回值，我们可以通过数据类型转换、数据清洗和数据规范化等方法来处理。具体的处理方法取决于数据的类型和需求。在处理过程中，可以使用Pandas提供的各种函数和方法来实现。如果需要更深入地了解Pandas的相关知识和技巧，可以参考腾讯云的Pandas相关产品和产品介绍，链接地址：腾讯云Pandas产品介绍。