Python中常用的數據預處理方法包括缺失值處理、特征標準化、特征編碼、特征選擇等。
具體方法包括：
缺失值處理：可以通過填充、刪除或插值等方法處理缺失值，如使用sklearn中的Imputer類進行均值、中位數或眾數填充。
特征標準化：可以使用MinMaxScaler或StandardScaler等方法對特征進行標準化或歸一化處理，使得各個特征具有相同的尺度。
特征編碼：對分類變量進行編碼，可以使用LabelEncoder對目標變量進行編碼，使用OneHotEncoder或pd.get_dummies對特征變量進行獨熱編碼。
特征選擇：可以使用特征選擇方法（如方差選擇法、遞歸特征消除法、主成分分析等）選擇最具代表性的特征，減少模型過度擬合或提高模型性能。
數據平衡處理：對于類別不平衡的數據，可以使用過采樣、欠采樣或SMOTE等方法處理數據不平衡問題。
以上是一些常用的Python數據預處理方法，根據具體情況選擇適合的方法進行數據預處理。
