how can i do data preprocessing and data augmentation while data are tabular and images for multimodal osteoprosis classifcation task, note that i want to reserve the suitable data:
Gender	Age	Smoker	Diabetic	Daily Eating habits	Hypothyroidism	History of Fracture	Family History of Osteoporosis	BMI	Diagosis	Image Features
0	59	0	0	0	0	1	0	30.859375	0	1.jpg
0	68	0	0	1	0	1	0	29.17488494	1	2.jpg
0	45	0	0	1	1	0	0	37.109375	0	3.jpg
"0
"	52	0	0	0	0	0	0	27.96801606	0	4.jpg
0	59	0	0	0	0	1	0	25.25951557	1	5.jpg
0	67	1	1	0	0	0	0	24.44	1	6.jpg
0	56	0	1	1	1	1	0	40.05734525	0	7.jpg
0	55	0	0	0	1	0	0	26.5625	1	8.jpg
0	55	0	0	1	1	0	0	26.89767019	1	9.jpg
0	62	0	0	1	0	1	0	22.47658689	1	10.jpg
0	66	1	0	1	0	0	0	26.81359045	1	11.jpg
0	54	0	0	1	0	1	0	27.82931354	1	12.jpg
0	49	0	0	1	0	0	0	24.2568371	1	13.jpg
0	39	0	0	1	0	0	0	26.5625	0	14.jpg
0	58	1	1	1	1	1	1	32.8125	1	15.jpg
0	53	1	0	1	0	0	0	24.67105263	1	16.jpg
0	75	0	1	0	1	1	1	21.63114885	1	17.jpg
0	74	0	0	1	0	0	0	23.42209073	1	18.jpg
0	50	1	0	1	0	0	0	25.88757396	1	19.jpg
0	42	0	0	1	1	0	0	22.53061224	0	20.jpg
0	53	0	0	1	1	0	0	25.06574622	1	21.jpg
0	71	0	1	1	1	1	0	32.03125	1	22.jpg
0	63	1	0	1	0	0	0	22.47658689	1	23.jpg
0	67	1	0	1	1	1	0	26.40235457	1	24.jpg
0	34	1	0	1	0	0	0	30.40762656	1	25.jpg
1	76	0	0	1	1	0	0	26.07897153	0	26.jpg
0	54	1	0	1	1	1	0	28.515625	1	27.jpg
0	45	0	0	1	0	0	0	21.875	1	28.jpg
0	60	0	0	1	0	0	0	31.25	0	29.jpg
0	75	0	0	1	0	1	0	26.2226847	1	30.jpg
1	58	1	0	0	0	1	0	26.6727633	1	31.jpg
0	46	0	0	1	0	0	0	27.12031558	0	32.jpg
0	61	0	1	1	1	1	0	26.171875	0	33.jpg
0	74	0	0	1	0	0	0	32.46219592	0	34.jpg
0	61	0	0	1	1	0	0	34.51676529	1	35.jpg
0	70	0	1	1	1	1	0	27.34375	1	36.jpg
0	58	0	0	1	0	0	0	28	1	37.jpg
0	56	0	0	0	1	1	0	32.421875	1	38.jpg
0	55	0	0	1	0	0	0	26.171875	0	39.jpg
0	86	0	0	1	0	1	0	25.29937595	1	40.jpg
0	66	0	0	1	1	1	0	39.0625	0	41.jpg
0	65	0	0	1	0	0	0	31.64036818	1	42.jpg
0	38	0	0	0	1	0	0	29.41176471	1	43.jpg
1	65	1	0	1	0	0	0	33.05785124	0	44.jpg
1	73	0	0	1	0	0	0	27.10204082	1	45.jpg
1	59	1	0	1	0	1	0	29.296875	1	46.jpg
0	55	0	0	1	0	0	0	31.25	0	47.jpg
0	54	0	0	1	0	0	0	23.50780533	1	48.jpg
0	34	0	0	1	0	1	0	22.89281998	0	49.jpg
0	61	0	0	1	0	0	0	29.296875	1	50.jpg
0	54	0	0	1	0	0	0	31.25	0	51.jpg
0	56	0	1	1	0	0	0	28.37370242	1	52.jpg
1	64	0	0	1	0	0	0	29.55254943	1	53.jpg
0	54	1	1	1	0	0	0	29.6875	1	54.jpg
0	50	0	0	1	0	0	0	28.515625	1	55.jpg
0	64	1	0	0	1	1	0	16.9550173	1	56.jpg
0	40	0	0	0	0	0	0	24.00548697	1	57.jpg
0	40	0	0	1	0	0	0	27.40765728	0	58.jpg
0	58	0	0	1	0	0	0	35.7495069	0	59.jpg
0	58	0	0	0	0	0	0	29.58579882	1	60.jpg
0	52	0	1	1	0	0	0	35.62901745	0	61.jpg
1	57	1	0	1	0	0	0	36.73094582	0	62.jpg
0	61	0	0	1	0	0	0	33.69493754	0	63.jpg
0	62	0	0	1	0	0	0	26.5625	0	64.jpg
0	54	0	0	1	0	1	0	20.81165453	1	65.jpg
0	64	1	0	0	1	0	0	20.88888889	1	66.jpg
0	64	0	0	1	0	1	0	30.11938	0	67.jpg
0	53	0	1	1	0	0	1	34.31252	0	68.jpg
0	50	1	0	0	1	1	1	25.88757	1	69.jpg
0	50	0	0	1	0	1	0	28.65014	1	70.jpg
0	53	0	0	1	0	1	0	37.89063	0	71.jpg
0	46	1	0	1	1	0	1	27.46914	1	72.jpg
0	57	0	0	1	0	0	0	31.24524	1	73.jpg
0	60	0	0	1	0	0	1	25	1	74.jpg
0	66	0	0	1	0	0	1	28.84153	1	75.jpg
0	68	0	0	1	0	0	0	28.56	1	76.jpg
0	53	1	1	1	1	1	0	27.94214	1	77.jpg
0	54	0	0	1	0	0	0	29.13632	1	78.jpg
0	66	1	0	1	0	1	0	25.80645	1	79.jpg
0	68	0	0	1	0	0	1	22.89282	1	80.jpg
0	71	0	1	1	0	1	1	28.87544	1	81.jpg
0	64	0	0	1	0	0	0	29.55255	0	82.jpg
0	56	1	1	1	1	0	0	27.43484	1	83.jpg
0	61	0	1	1	1	0	0	35.26171	1	84.jpg
0	65	0	0	1	1	0	0	33.59375	1	85.jpg
0	59	0	0	1	0	1	1	23.833	0	86.jpg
0	69	0	0	1	0	0	1	25.39022	1	87.jpg
0	37	1	0	1	0	1	0	29.62963	0	88.jpg
0	54	0	0	1	0	0	1	31.64037	1	89.jpg
0	47	0	0	1	0	1	1	33.20313	1	90.jpg
1	50	1	1	0	0	0	0	21.09375	0	91.jpg
0	51	0	0	1	1	0	0	22.77319	1	92.jpg
0	64	1	1	0	1	1	0	18.35938	1	93.jpg
0	55	0	0	0	0	1	0	28.51563	1	94.jpg
0	60	0	1	1	1	1	0	28.57796	1	95.jpg
0	57	0	0	1	0	0	0	31.64557	1	96.jpg
0	59	0	0	0	0	0	0	18.369	1	97.jpg
1	70	0	0	1	0	0	0	23.345	1	98.jpg
1	70	0	0	1	0	0	0	33.15785124	1	99.jpg
0	53	0	0	1	0	0	0	34.76563	0	100.jpg
0	62	0	1	1	0	0	0	23.66143862	0	101.jpg
0	58	0	0	1	1	0	0	23.12467037	0	102.jpg
0	43	0	0	1	0	0	0	34.765635	0	103.jpg
0	55	0	0	0	0	1	0	28.515625	0	104.jpg
0	59	0	0	1	0	1	1	23.8330046	0	105.jpg
0	49	0	0	1	0	0	1	25.39021852	0	106.jpg
0	37	1	0	1	0	1	0	29.62962963	0	107.jpg
0	54	0	0	1	0	0	1	31.64036818	0	108.jpg
0	47	0	0	1	0	1	1	33.203125	0	109.jpg
1	50	1	1	0	0	0	0	21.09375	0	110.jpg
0	51	0	0	1	1	0	0	22.77318641	0	111.jpg