Python数据预处理的方法有：
数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等问题。
数据整合：将不同来源的数据整合到一起，如合并多个数据集、拼接数据等。
数据变换：对数据进行转换，如数据类型转换、标准化、归一化、离散化等。
特征选择：选择对目标变量有影响的特征，如相关性分析、特征重要性排序、特征选择模型等。
特征编码：将非数值型特征转换为数值型特征，如独热编码、标签编码等。
特征缩放：将特征的取值范围缩放到一定区间内，如最大最小缩放、标准缩放等。
特征构造：通过组合原始特征，构造新的特征，如多项式特征、交互特征等。
数据降维：通过降低特征维度，减少数据存储空间和计算复杂度，如主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。
数据平衡：解决样本不均衡问题，如过采样、欠采样、SMOTE等。
数据分割：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型建立和评估。
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