Python数据预处理可以增强特征。数据预处理是数据分析的重要步骤，它可以去除噪声、填充缺失值、平滑数据等，从而提高数据的质量和可用性。在特征工程中，数据预处理同样扮演着重要的角色。通过数据预处理，可以增强特征的质量和可解释性，进而提升模型的性能。例如，在处理文本数据时，可以使用分词、去除停用词、词干提取等预处理方法来提取有意义的特征；在处理图像数据时，可以使用缩放、裁剪、翻转等预处理方法来增加数据的多样性和鲁棒性。因此，Python数据预处理能够增强特征，为后续的特征工程和模型训练打下良好的基础。