Python是一種流行的編程語言，用于處理數據和執行數學統計。Python中有許多不同的庫和包可以用于數據表保存。其中最常用的是Pandas庫。Pandas庫提供了功能強大的工具，可以輕松地讀取和保存數據表。它支持各種文件格式，包括CSV，Excel，SQL等。

數據表保存使用Pandas庫的to_csv（）方法和to_excel（）方法。以下是to_csv（）方法的示例代碼：

import pandas as pd
data = {'名字': ['張三', '李四', '王五', '趙六'],
'年齡': [23, 30, 43, 21],
'性別': ['男', '男', '女', '女'],
'城市': ['北京', '上海', '廣州', '深圳']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('人員信息表.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

以上代碼將創建一個名為“人員信息表.csv”的文件，其中包含給定數據。使用to_excel()方法時，也可以使用類似的代碼，如下所示：

import pandas as pd
data = {'名字': ['張三', '李四', '王五', '趙六'],
'年齡': [23, 30, 43, 21],
'性別': ['男', '男', '女', '女'],
'城市': ['北京', '上海', '廣州', '深圳']}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('人員信息表.xlsx', sheet_name='人員信息', index=False, engine='xlsxwriter')

以上代碼將創建一個名為“人員信息表.xlsx”的文件，其中包含給定數據。Pandas庫的to_sql（）方法可以用于將數據表保存到SQL數據庫中。以下是to_sql（）方法的代碼示例：

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
data = {'名字': ['張三', '李四', '王五', '趙六'],
'年齡': [23, 30, 43, 21],
'性別': ['男', '男', '女', '女'],
'城市': ['北京', '上海', '廣州', '深圳']}
df = pd.DataFrame(data)
engine = create_engine('sqlite:///人員信息.db', echo=False)
df.to_sql('人員信息表', con=engine, if_exists='replace', index=False)

以上代碼將創建一個名為“人員信息表”的表，它將數據表保存在“人員信息.db”數據庫中。在使用to_sql（）方法時，必須創建一個數據庫引擎并將它傳遞給該方法。

最后提醒一下，保存數據表時記得指定文件格式、文件名、編碼方式（如果需要）、表格名稱（如果需要）等參數。