使用Pandas读取保存在CSV文件中的数据，并将其转换为DataFrame对象展示。在数据预处理过程中，需要检测处理如重复值和缺失值、统一数据类型等操作，从而保证数据具有更高的可用性。

好的，我可以帮您解答这个问题。首先，您可以使用 Pandas 中的 read_csv() 函数来读取保存在 CSV 文件中的数据，并将其转换为 DataFrame 对象。例如，如果您的文件名为 "data.csv"，则可以使用以下命令加载数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，可以使用 DataFrame 中的一些方法来检测重复值和缺失值。例如，您可以使用 pandas.DataFrame.duplicated() 方法来检测重复值，并使用 pandas.DataFrame.drop_duplicates() 方法删除重复值：

# 检测重复值
print(df.duplicated())

# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

您还可以使用 pandas.DataFrame.isnull() 和 pandas.DataFrame.notnull() 方法来检测缺失值，并使用 pandas.DataFrame.dropna() 方法删除缺失值：

# 检测缺失值
print(df.isnull())

# 删除缺失值
df.dropna(inplace=True)

最后，您可以使用 pandas.DataFrame.astype() 方法来统一数据类型：

# 统一数据类型
df['column_name'] = df['column_name'].astype('float')

通过这些操作，您可以保证数据具有更高的可用性。