转换数据的可靠方法可能是：

df = pd.DataFrame({'Column Name': [0, 1, '1', '1 ', '  1 ', 'Y', 'N']})

mapper = {'Y': 1, 'N': 0}

df['out'] = df['Column Name'].astype(str).str.strip().replace(mapper)#.astype(int)

输出：

Column Name out
0           0   0
1           1   1
2           1   1
3          1    1
4          1    1
5           Y   1
6           N   0

使用pd.to_numeric：

df['Column Name'] = pd.to_numeric(df["Column Name"].str.strip().replace({'Y': 1, 'N': 0}))
df.value_counts()

尝试使用np.unique检查 Dataframe ：

import numpy as np

np.unique(df['Column Name'], return_counts=True)

未经修改：

>>> df['Column Name'].value_counts(sort=False)
1     40
1     67
0     89
0     33
Y      3
Name: Column Name, dtype: int64

修改后：

>>> pd.to_numeric(df["Column Name"].str.strip().replace({'Y': 1, 'N': 0})).value_counts()
0    122
1    110
Name: Column Name, dtype: int64