数据表格中的标准化操作通常指将数据表中不同格式或样式的数据进行统一格式的处理。在SQL中，常用的标准化操作包括“GROUP BY”和“ORDER BY”等。如果要在Python中进行表格标准化，可以使用pandas库中的“pivot_table”函数。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据表格
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'age': [23, 45, 31, 27],
                   'city': ['New York', 'Chicago', 'Chicago', 'Los Angeles']})

# 使用pivot_table函数对表格进行标准化处理
df_pivot = pd.pivot_table(df, values=['age'], index=['city'], aggfunc={'age': 'mean'})

# 输出标准化后的数据表格
print(df_pivot)

这段示例代码中，通过使用pandas库中的pivot_table函数，将原始表格中的不同城市的年龄数据进行标准化处理，得到了一个新的数据表格。