程序猿在选择表格工具时，可以根据具体需求和使用场景来决定。以下是几种常用的表格工具及其适用情况：
Microsoft Excel
适用场景：适用于需要处理大量数据、进行复杂计算和数据分析的场景。Excel提供了丰富的公式和函数库，支持多种数据格式，并且可以通过VBA进行自动化操作。
Google Sheets
适用场景：适用于团队协作和需要实时数据更新的场景。Google Sheets是一款在线电子表格工具，支持多人同时编辑和共享表格，并且与其他Google应用程序（如Google Docs和Google Slides）无缝集成。
Python中的pandas库
适用场景：适用于在编程中处理和分析大量数据的情况。pandas提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以轻松处理各种数据操作，包括读取和写入表格数据、数据清洗、筛选和排序等。
R语言中的data.table和dplyr包
适用场景：适用于数据科学和统计分析。这两个包提供了高效的数据处理和操作功能，适用于处理大型数据集和进行复杂的数据分析。
Web开发中的HTML表格
适用场景：适用于需要在网页中展示表格数据的场景。HTML表格可以通过HTML和CSS来创建和样式化，是一种简单而强大的工具。
CSV表格
适用场景：适用于存储和传输结构简单的表格数据。CSV文件以逗号作为数据字段的分隔符，可以被大部分编程语言轻松读取和解析，适用于简单的数据交换和数据存储。
SQL表格
适用场景：适用于大规模数据管理和处理，以及复杂的数据查询和分析。通过使用SQL语句，可以创建和管理表格，执行复杂的查询操作。
JSON格式
适用场景：适用于存储和传输结构化数据。JSON具有易读性和易解析性的特点，并且可以被多种编程语言支持。
SQLite数据库
适用场景：适用于处理大量的结构化数据，并进行复杂的查询和操作。SQLite是一种嵌入式关系型数据库引擎，支持SQL语言，并且可以将数据存储在本地文件中。
Pandas库中的DataFrame
适用场景：适用于在Python中进行数据处理和分析。DataFrame类似于数据库中的表格，可以进行数据的清洗、转换和分析。
根据以上信息，程序猿可以根据实际需求选择合适的表格工具。例如，对于需要处理大量数据并进行复杂分析的场景，可以选择Excel或pandas；对于团队协作和实时数据更新的需求，可以选择Google Sheets；对于网页展示数据，可以选择HTML表格。