Python 是一種非常流行的編程語言，它在數據分析、機器學習等領域應用廣泛。在實際工作中，我們經常需要使用表格來展示數據，而手動創(chuàng)建表格費時費力，容易出錯。因此，自動化生成表格就顯得非常有必要。

Python 提供了多種庫來方便生成表格，其中最常使用的是 pandas。pandas 是一種數據處理庫，它可以讀取各種數據源（如 CSV、Excel、SQL 數據庫等），并將數據轉換為表格形式，方便進行統(tǒng)計和分析。下面是一個示例代碼片段，展示了如何使用 pandas 生成一個簡單的表格：

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [23, 27, 31]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

運行上面的代碼，就可以得到以下表格（其中第一列是自動生成的行索引）：

name  age
0  Alice   23
1    Bob   27
2    Charlie 31

以上代碼中，我們先定義了一個字典 data，它包含了兩列數據（姓名和年齡）。然后通過 pd.DataFrame(data) 將數據轉換為一個 pandas 表格對象。最后，通過 print(df) 將表格輸出到控制臺。

在實際使用中，我們還可以對表格進行各種操作，如添加、刪除、修改數據，排序、聚合等等。這些操作都可以用 pandas 提供的 API 完成。例如，以下代碼展示了如何計算表格中年齡列的平均值：

mean_age = df['age'].mean()
print('平均年齡：', mean_age)

運行上面的代碼，可以得到以下輸出：

平均年齡： 27.0

以上就是使用 Python 自動生成表格的簡單示例，希望對大家有所幫助。