要给出包含微平均和宏平均F1得分的表格，您可以使用Python中的scikit-learn库来计算F1得分并使用Pandas库来创建表格。下面是一个使用示例代码的解决方案：

首先，确保已经安装了scikit-learn和pandas库。

from sklearn.metrics import f1_score
import pandas as pd

# 创建一个示例的真实标签和预测标签
y_true = [0, 1, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 0, 1]

# 计算微平均和宏平均F1得分
micro_f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='micro')
macro_f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

# 创建包含F1得分的表格
data = {'Metric': ['Micro F1', 'Macro F1'], 'Score': [micro_f1, macro_f1]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果将是一个包含微平均和宏平均F1得分的表格：

     Metric  Score
0  Micro F1    0.8
1  Macro F1    0.75

请注意，示例中的真实标签和预测标签是随机生成的示例数据，您需要根据您的实际情况更改为您自己的数据。