处理期权数据的方法主要包括以下几个步骤：

1. 数据获取：从可靠的数据源获取期权数据，可以使用金融数据供应商的API或者直接从交易所获取。

2. 数据清洗：对获取的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。

3. 数据转换：对期权数据进行必要的转换，以便于后续的分析和建模。常见的转换包括日期格式的转换、价格单位的调整、合约代码的标准化等。

4. 数据分析：通过统计分析和数据挖掘技术，对期权数据进行深入分析。可以通过计算期权的隐含波动率、期权价格的变动情况、期权的交易量和持仓量等指标来了解市场的情况。

5. 建模与预测：基于期权数据，可以使用各种建模方法，如回归分析、时间序列分析、机器学习等，对期权价格的变动进行预测。这可以帮助投资者做出更准确的决策。

6. 可视化和报告：将分析结果以可视化形式呈现，如图表、报表等，以便更直观地理解和传达数据的含义。这有助于投资者更好地理解市场趋势和风险。

需要注意的是，在处理期权数据的过程中，确保不出现政治、色情、赌博和暴力等内容，可以通过以下方式实现：

- 数据源选择：选择可靠的金融数据供应商或交易所作为数据源，避免获取到不相关的或有争议的数据。

- 数据过滤：在数据清洗阶段，对数据进行过滤，排除包含政治、色情、赌博和暴力等内容的数据，可以通过关键词过滤或手动审核的方式实现。

- 数据分析限定范围：在数据分析和建模过程中，限定分析的范围和目标，确保结果只涉及与期权市场相关的内容。

- 报告内容筛选：在生成可视化和报告时，仅呈现与期权数据分析相关的内容，避免包含不相关的信息。

通过以上方法，可以处理期权数据并得到与市场趋势、风险等相关的结果，同时避免出现政治、色情、赌博和暴力等内容。