要使用Python统计不同表，你可以使用Pandas库，这是一个强大的数据处理和分析库。以下是一个基本的步骤，你可以根据你的具体需求进行调整：
读取数据：
使用`pd.read_csv（）`或`pd.read_excel（）`函数读取不同表的数据。
数据处理：
根据需要对数据进行清洗和转换。
对比数据：
使用Pandas提供的函数来找出不同表之间的差异。
结果展示：
将结果以表格形式展示出来。
下面是一个简单的示例，展示了如何使用Pandas对比两个CSV文件中的数据：
```python
import pandas as pd
读取两个CSV文件的数据
df1 = pd.read_csv（'table1.csv'）
df2 = pd.read_csv（'table2.csv'）
对比两张表的不同数据
diff = pd.concat（[df1, df2]）.drop_duplicates（keep=False）
打印不同数据
print（diff）
如果你需要对比的是Excel文件中的数据，可以使用以下代码：```pythonimport pandas as pd
读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel（'./tables/name'）
计算每张表格内的销售额
df['销售额'] = df['访客数'] * df['转化率'] * df['客单价']
将每张表格根据品牌汇总销售额
df_sum = df.groupby（'品牌'）['销售额'].sum（）.reset_index（）
排序
df_sum = df_sum.sort_values（by='销售额', ascending=False）
打印汇总结果
print（df_sum）
请根据你的具体需求调整代码中的文件路径、列名等参数。如果你有更详细的需求或遇到任何问题，请随时告诉我