解决"表中的数据异常"的方法通常包括以下步骤：

1. 检查数据源：首先，确保数据源是否正确。例如，如果数据来自数据库，可以检查数据库连接是否正常、数据表是否存在等。

2. 检查数据类型：检查数据类型是否正确。例如，如果某一列应该是整数类型，但数据中存在非整数值，可以尝试将其转换为整数类型或者删除非法值。

   示例代码：

   # 检查整数类型
   try:
       df['column_name'] = df['column_name'].astype(int)
   except ValueError:
       # 处理非法值，例如设置为NaN
       df['column_name'] = df['column_name'].apply(lambda x: int(x) if str(x).isdigit() else np.nan)
   

3. 处理缺失值：检查并处理缺失值。缺失值可能会导致异常数据或错误结果，可以选择删除或填充缺失值。

   示例代码：

   # 删除缺失值
   df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True)
   
   # 填充缺失值
   df['column_name'].fillna(value, inplace=True)
   

4. 检查数据逻辑：检查数据之间的逻辑关系是否正确。例如，如果某一列的取值应该在一定范围内，可以检查并修正超出范围的值。

   示例代码：

   # 根据范围修正值
   df.loc[df['column_name'] < min_value, 'column_name'] = min_value
   df.loc[df['column_name'] > max_value, 'column_name'] = max_value
   

5. 异常值处理：如果数据中存在异常值（例如极端值或异常的极大极小值），可以考虑将其替换为合理的值或删除。

   示例代码：

   # 替换异常值
   df.loc[df['column_name'] < lower_bound, 'column_name'] = new_value
   df.loc[df['column_name'] > upper_bound, 'column_name'] = new_value
   
   # 删除异常值
   df = df[(df['column_name'] >= lower_bound) & (df['column_name'] <= upper_bound)]
   

6. 数据清洗和验证：使用数据清洗和验证方法来处理其他特定的数据异常情况。例如，可以使用正则表达式或规则来验证数据是否符合特定的格式要求。

   示例代码：

   # 使用正则表达式验证数据格式
   import re
   pattern = r'^[A-Za-z0-9]+$'  # 只包含字母和数字的格式
   df['column_name'].str.match(pattern)
   

以上是一些常见的解决"表中的数据异常"的方法，具体的解决方法会根据具体情况而有所不同。