在Scikit-learn中，可以使用以下方法来预处理数据：

1. 标准化数据：可以使用StandardScaler类来将数据进行标准化，使其具有均值为0和标准差为1的分布。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

2. 标签编码：对于分类特征，可以使用LabelEncoder类来将其转换为数值形式。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

encoder = LabelEncoder()
y_train_encoded = encoder.fit_transform(y_train)
y_test_encoded = encoder.transform(y_test)

3. 独热编码：对于分类特征的多类别，可以使用OneHotEncoder类来将其转换为独热编码形式。

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

encoder = OneHotEncoder()
X_train_encoded = encoder.fit_transform(X_train)
X_test_encoded = encoder.transform(X_test)

4. 缺失值处理：对于缺失值，可以使用Imputer类来填充缺失值，也可以使用SimpleImputer类进行同样的操作。

from sklearn.impute import SimpleImputer

imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_train_imputed = imputer.fit_transform(X_train)
X_test_imputed = imputer.transform(X_test)

5. 特征选择：可以使用SelectKBest类或SelectFromModel类来选择重要特征。

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

selector = SelectKBest(score_func=chi2, k=2)
X_train_selected = selector.fit_transform(X_train, y_train)
X_test_selected = selector.transform(X_test)

这些是Scikit-learn中常用的数据预处理方法，可以根据具体问题和数据特点选择合适的方法进行数据预处理。