本文介绍了数据预处理中的数据清洗方法，包括缺失值处理、重复值处理和异常值处理。对于缺失值，可以使用dropna()删除缺失数据，或使用fillna()填充缺失值。对于重复值，可以使用duplicated()判断重复值，然后使用drop_duplicates()去除重复值。对于异常值，可以使用箱形图来识别异常数据。文章还提到了数据预处理在信用卡欺诈检测、网络入侵检测和公共卫生安全等领域的应用。