数据分析已成为各行各业不可或缺的重要手段。而在数据分析中，表代码（Table Code）作为一种高效的数据处理工具，越来越受到广大数据分析师的青睐。本文将从表代码的定义、应用场景、实践案例等方面展开论述，以期为读者提供有益的参考。
一、表代码的定义
表代码，顾名思义，是指用于描述表格结构、数据关系和数据处理过程的代码。它通常以编程语言为基础，结合数据库操作、数据处理库等工具，实现对数据的提取、转换、加载等操作。与传统的数据处理方式相比，表代码具有以下特点：
1. 灵活性：表代码可以根据实际需求进行定制，适应各种复杂的数据场景。
2. 高效性：表代码可以自动化处理大量数据，提高数据处理效率。
3. 易于维护：表代码具有良好的可读性和可扩展性，便于后期维护和优化。
二、表代码的应用场景
表代码在数据分析中具有广泛的应用场景，以下列举几个典型例子：
1. 数据清洗：通过表代码对数据进行去重、缺失值处理、异常值检测等操作，提高数据质量。
2. 数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，形成统一的数据视图。
3. 数据分析：运用表代码进行统计分析、关联分析、预测分析等，挖掘数据价值。
4. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示，便于理解和决策。
三、表代码实践案例
1. 数据清洗
假设某企业收集了员工信息数据，包括姓名、年龄、性别、部门、薪资等字段。为了提高数据质量，我们需要对以下问题进行处理：
（1）去除重复记录；
（2）处理缺失值；
（3）检测异常值。
以下是一段Python代码示例：
```python
import pandas as pd
读取数据
data = pd.read_csv(\
