在Python中，可以使用`pandas`库来对比两张表的不同数据。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用`pandas`进行对比：
```python
import pandas as pd
读取两个表的数据
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）
这段代码假设两张表的数据分别保存在名为`table1.csv`和`table2.csv`的文件中。首先，使用`pd.read_csv（）`函数读取两个表的数据并分别保存在`df1`和`df2`变量中。然后，使用`pd.concat（）`函数将两个表的数据合并成一个新的`DataFrame`，并使用`drop_duplicates（）`函数去除重复数据。最后，将不同数据打印出来。如果两张表的结构不同，或者需要更复杂的对比逻辑，可能需要进行一些额外的处理和调整。`pandas`库提供了强大的数据处理和分析功能，可以方便地对比两张表的不同数据