本文将从多个方面详细阐述Python如何做表格，包括表格的创建、数据的插入、表格的样式设置等内容。
一、创建表格
要在Python中创建表格，我们可以使用第三方库Pandas。具体步骤如下：
import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()
# 添加列
df['姓名'] = ['张三', '李四', '王五']
df['年龄'] = ['18', '19', '20']
# 输出表格
print(df)
运行结果如下：
姓名 年龄
0 张三 18
1 李四 19
2 王五 20
以上代码中，我们使用了DataFrame()方法创建了一个空的数据表格，然后使用df['列名'] = ['列值1', '列值2', ...]的方式添加表格列。最后通过print(df)将表格输出。
二、插入数据
将数据插入Python表格的方法有很多，比如使用loc或iloc方法定位插入位置，并使用.at或.iat方法插入数据。以下是一个示例：
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': ['18', '19', '20']})
# 插入数据
df.loc[3] = ['赵六', '17']
# 输出表格
print(df)
运行结果如下：
姓名 年龄
0 张三 18
1 李四 19
2 王五 20
3 赵六 17
以上代码中，我们先使用pd.DataFrame()方法创建了一个已有数据的数据表格，然后使用df.loc[位置] = ['列值1', '列值2', ...]的方式在指定位置插入数据。这里我们在末尾插入了新数据'赵六'。
三、表格样式设置
要设置Python表格的样式，我们可以使用第三方库openpyxl。以下是一个示例：
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Alignment, Font
# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()
# 创建工作表
ws = wb.active
# 插入数据
ws['A1'] = '姓名'
ws['B1'] = '年龄'
ws['A2'] = '张三'
ws['B2'] = '18'
ws['A3'] = '李四'
ws['B3'] = '19'
ws['A4'] = '王五'
ws['B4'] = '20'
# 设置表格样式
ws['A1'].font = Font(bold=True)
ws['B1'].font = Font(bold=True)
for row in ws.rows:
for cell in row:
cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
# 保存工作簿
wb.save('example.xlsx')
以上代码中，我们使用openpyxl库创建了一个新的工作簿和工作表，然后插入数据，并设置了表头加粗以及表格居中对齐的样式。最后通过wb.save()方法将工作簿保存到本地。
四、表格数据读取
要获取Python表格中的数据，我们可以使用loc或iloc方法进行数据定位，并使用.at或.iat方法获取数据。以下是一个示例：
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': ['18', '19', '20']})
# 读取数据
data_at = df.at[0, '姓名']
data_iat = df.iat[1, 1]
# 输出数据
print(data_at)
print(data_iat)
运行结果如下：
张三
19
以上代码中，我们先使用pd.DataFrame()方法创建了一个已有数据的数据表格，然后使用df.at[行位置, 列名]和df.iat[行位置, 列位置]方法定位并获取数据。
五、表格数据过滤
通过Python可以非常方便地进行表格数据的过滤。以下是一个示例：
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '性别': ['男', '女', '男'], '年龄': [18, 19, 20]})
# 过滤数据
df_filter = df[df['性别'] == '男']
# 输出过滤后的表格
print(df_filter)
运行结果如下：
姓名 性别 年龄
0 张三 男 18
2 王五 男 20
以上代码中，我们先使用pd.DataFrame()方法创建了一个已有数据的数据表格，然后使用df[df['列名'] == '值']的方式对数据进行过滤。这里我们过滤出了所有性别为男的数据。
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