在Python中，数据预处理去除噪声的方法有很多种，以下是一些常见的方法：
- 过滤异常值：可以使用统计方法（如Z-score、IQR）或者可视化工具（如箱线图）来识别异常值，然后将其删除或替换。
- 平滑处理：对于时间序列数据或连续型数据，可以使用平滑算法（如移动平均、指数平滑、高斯滤波）来减少噪声的影响。
- 插值法：当数据中存在缺失值时，可以使用插值法（如线性插值、多项式插值、最近邻插值）来填充缺失值，从而减少噪声。
- 数据降维：可以使用主成分分析（PCA）、因子分析等方法来降低数据的维度，从而减少噪声的影响。
- 使用机器学习算法：一些机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）具有去除噪声的能力，可以在训练过程中自动识别并去除噪声。
需要注意的是，去除噪声的方法应根据具体的数据类型和噪声特征来选择，不同的方法可能会有不同的效果。同时，去除噪声并不是数据预处理的唯一步骤，还需要结合其他步骤（如特征选择、特征工程等）来进行全面的数据预处理。