在Jupyter Notebook中，可以使用Python进行数据预处理的一些常见方法包括：
数据加载：使用Python的pandas库加载数据文件，如CSV、Excel等格式的数据文件，可以使用pandas的read_csv()、read_excel()等函数。
数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等。可以使用pandas库的fillna()、dropna()、drop_duplicates()等函数进行处理。
数据转换：对数据进行转换，包括数据类型转换、特征编码、特征缩放等。可以使用pandas库的astype()、get_dummies()、MinMaxScaler()等函数进行转换。
特征选择：选择对预测目标有影响的特征。可以使用pandas库的corr()函数计算特征之间的相关系数，使用scikit-learn库的SelectKBest()、SelectFromModel()等函数进行选择。
特征工程：对特征进行进一步处理，如特征提取、特征构造等。可以使用pandas库的apply()、map()等函数进行处理。
数据可视化：使用Python的matplotlib或seaborn库进行数据可视化，帮助分析数据的分布、关系等。
以上只是一些常见的数据预处理方法，实际上，根据数据的具体情况和任务需求，可能还需要使用其他方法进行数据预处理。