Несколько подходов, как решить проблему с разными типами данных в одном столбце:

• Использовать опцию dtype в функции read_csv. 1 Она позволяет указать тип данных для каждого столбца. 1 Например, можно прочитать csv-файл, указав, что все столбцы должны быть типа строки. 1
• Установить опцию lowmemory=False. 1 По умолчанию она установлена в True, и Pandas читает файл по частям, определяя тип данных для каждой части отдельно. 1 Установка lowmemory=False говорит Pandas читать весь файл целиком и определить типы данных для столбцов на основе всего файла. 1
• Хранить значение параметра в типе varchar и сделать ещё один столбец с описанием типа. 3 В случае необходимости параметра в приложении конвертировать его в нужный тип. 3
• Использовать тип данных sql_variant. 3

Выбор решения зависит от конкретной ситуации и предпочтений разработчика.