程序员根据不同的需求和场景，可以选择以下几种表格工具：
Microsoft Excel
功能强大：Excel 提供了丰富的功能和工具，可以进行数据处理、计算、图表绘制等操作。
广泛使用：Excel 是最常用的电子表格软件之一，支持多种数据格式，可以轻松处理大量数据，并且有强大的公式和函数库，可以进行复杂的计算和数据处理。
支持宏编程：通过 VBA 宏，可以自动化任务和数据处理。
Google Sheets
在线协作：Google Sheets 是一款在线电子表格工具，与 Google Drive 平台集成，可以在任何有网络连接的地方进行访问和编辑。
多人编辑：多个用户可以同时编辑同一个表格，方便团队协作。
实时更新：支持实时数据更新和自动化脚本，可以与其他 Google 服务（如 Google Docs 和 Google Forms）无缝集成。
CSV （Comma Separated Values）
简洁有效：CSV 是一种纯文本文件格式，以逗号作为数据字段的分隔符，适用于存储和传输结构简单的表格数据。
易于解析：CSV 文件可以被大部分编程语言轻松读取和解析，适合只需要存储和读取数据，并不需要进行复杂的计算和分析的场景。
SQL 表格
关系型数据库：SQL（Structured Query Language）是一种用来管理和操作关系型数据库的语言，通过 SQL 语句，可以创建和管理表格，进行数据的插入、更新和删除，并执行复杂的查询操作。
大规模数据处理：如果需要进行大规模数据管理和处理，并需要进行复杂的数据查询和分析，关系型数据库和 SQL 表格是首选。
HTML 表格
网页展示：HTML（Hypertext Markup Language）是用于创建网页的标准语言，HTML 表格可以在网页上展示结构化的数据，通过 CSS（Cascading Style Sheets）可以进行样式和布局的定制。
适用于 Web 开发：如果需要在网页中展示表格数据，HTML 表格是一个简单而强大的工具。
JSON 格式
轻量级数据交换：JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于存储和传输结构化数据，具有易读性和易解析性的特点。
广泛支持：JSON 文件可以表示键值对数据、数组和嵌套的对象等复杂结构，很多 API 都会返回 JSON 格式的数据，因此读取和处理 JSON 数据非常常见。
SQLite 数据库
嵌入式数据库：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。
适用于本地数据处理：在编程中，可以使用 SQLite 数据库来处理大量的结构化数据，并进行复杂的查询和操作。
Pandas 库中的 DataFrame
数据分析：Pandas 是一种 Python 库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，其中的 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。
适用于 Python 开发者：如果使用 Python 进行数据分析，Pandas 是一个强大且灵活的工具。
根据以上信息，程序员可以根据具体需求选择合适的表格工具，以提高工作效率和满足不同的数据处理需求。