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。
