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在Python中,可以使用pandas库来对比两张表的不同数据。下面是一个简单的示例:
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)
上述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。
这只是一个简单的示例,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。但是,使用pandas库可以提供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。