遍历字典table_dic, 取字典里面的每一个dataframe 比如tmp_a， 与dataframe B表对比，如果tmp_a的表内容在B中不存在的部分，则更新到table B中

遍历字典`table_dic`中的每个数据框（例如`tmp_a`），你可以采用Pandas库提供的功能来进行操作。首先，确保`dataframe B`已经加载并存储在一个变量中，比如叫做`df_B`。以下是一个步骤说明：

1. 使用循环结构，如`for`循环，遍历`table_dic`中的每个键值对。

import pandas as pd

# 假设table_dic = {'tmp_a': df_a, 'tmp_b': df_b, ...}

for key, tmp_df in table_dic.items():
    # 如果key对应的DataFrame不是直接引用B，而是需要读取其他文件，这里假设tmp_df已经是处理过的DataFrame
    if key == 'tmp_a':  # 示例中只针对'tmp_a'进行比较和更新
        # 对比条件：检查tmp_df每一行是否存在于df_B中，可以用isin()函数
        diff_rows = ~tmp_df[['列名1', '列名2', ...]].isin(df_B)

        # 新的数据框，包含仅存在于tmp_df而不在df_B中的行
        new_data = tmp_df[diff_rows]

        # 将新数据添加到df_B中，若已存在相同的行则不做处理，可以用update()或concat()
        if not new_data.empty:
            # 更新现有数据
            df_B.update(new_data)
            # 或者合并数据（保持索引）
            # df_B = pd.concat([df_B, new_data], ignore_index=True)

记得替换上述代码中的`'列名1'`, `'列名2'`等为你实际数据集的列名。