Python數據預處理的方法有：
數據清洗：處理缺失值、異常值、重復值等問題。
數據整合：將不同來源的數據整合到一起，如合并多個數據集、拼接數據等。
數據變換：對數據進行轉換，如數據類型轉換、標準化、歸一化、離散化等。
特征選擇：選擇對目標變量有影響的特征，如相關性分析、特征重要性排序、特征選擇模型等。
特征編碼：將非數值型特征轉換為數值型特征，如獨熱編碼、標簽編碼等。
特征縮放：將特征的取值范圍縮放到一定區間內，如最大最小縮放、標準縮放等。
特征構造：通過組合原始特征，構造新的特征，如多項式特征、交互特征等。
數據降維：通過降低特征維度，減少數據存儲空間和計算復雜度，如主成分分析(PCA)、線性判別分析(LDA)等。
數據平衡：解決樣本不均衡問題，如過采樣、欠采樣、SMOTE等。
數據分割：將數據集劃分為訓練集和測試集，用于模型建立和評估。
