pandas处理缺失值时，如果要把某一列处理成one-hot向量，处理函数为：

### 回答1：
pandas.get_dummies() 函数可以将某一列转换为 one-hot 向量，同时可以处理缺失值。可以通过设置 dummy_na 参数为 True 来处理缺失值，该参数会在输出的 one-hot 向量中添加一个表示缺失值的列。例如，对于一个名为 df 的 DataFrame，如果想将其中的一列 col 转换为 one-hot 向量并处理缺失值，可以使用以下代码：

pd.get_dummies(df['col'], dummy_na=True)

### 回答2：
pandas处理缺失值时，如果要把某一列处理成one-hot向量，可以使用函数`get_dummies()`。

`get_dummies()`函数可以将指定的列转换成多个二进制列，即将每个不同的值转换成一个新的列，并用0或1表示原始列中的值是否存在。这种处理方式适用于分类变量，例如性别、学历等。

使用`get_dummies()`函数时，可指定要转换的列，通过`columns`参数指定。函数会自动将该列中的不同值转换成多个新列，并用0或1表示。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Amy', 'John', 'Amy', 'Tom'],
        'Age': [20, 21, 19, None, 22],
        'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', None]}

df = pd.DataFrame(data)

# 处理Gender列成one-hot向量
df_onehot = pd.get_dummies(df, columns=['Gender'])

print(df_onehot)

运行结果如下：

   Name   Age  Gender_Female  Gender_Male
0   Tom  20.0              0            1
1   Amy  21.0              1            0
2  John  19.0              0            1
3   Amy   NaN              1            0
4   Tom  22.0              0            0

可以看到，原始的Gender列被拆分成了两列Gender_Female和Gender_Male，通过0和1来表示不同的性别。同时，缺失值也被处理成了0。

### 回答3：
在pandas中处理缺失值时，如果要将某一列处理成one-hot向量，可以使用pandas的get_dummies()函数来实现。

get_dummies()函数可以将某一列中的不同取值转换成独热编码形式的列。首先，需要先使用fillna()函数将缺失值填充为一个特殊的取值，例如"missing"。然后，使用get_dummies()函数对该列进行处理，设置参数dummy_na=True，可以保留缺失值的列。

例如，假设有一个DataFrame df，其中的一列是"color"，可能存在缺失值。我们想要将"color"列处理成one-hot向量，可以按照如下步骤进行处理：

1. 首先，导入pandas库：

import pandas as pd

2. 然后，使用fillna()函数将缺失值填充为"missing"：

df["color"].fillna("missing", inplace=True)

3. 最后，使用get_dummies()函数将"color"列处理成one-hot向量：

df = pd.get_dummies(df, columns=["color"], dummy_na=True)

通过以上步骤，"color"列将被转换成多个列，每个列代表一种颜色，包括缺失值。其中，如果原始值为缺失值，则对应的列值为1，否则为0。

以上就是在pandas中处理缺失值时，将某一列处理成one-hot向量的具体方法。使用get_dummies()函数可以方便地进行独热编码转换，使得数据能够更好地适应机器学习模型的训练和预测。