使用python从两个表依次读出所有记录，然后比较其中的某两个字段如何表1中的的两个字段值，在表2中也出现，则打印该记录

A：

假设表1和表2的字段名分别为 field1 和 field2。

可以使用 Python 的 Pandas 库来方便的读取和比较表格数据。

首先需要安装 Pandas 库，可以使用以下命令：

pip install pandas

接下来，假设表1和表2的数据分别保存在名为 table1.csv 和 table2.csv 的文件中。可以使用 Pandas 的 read_csv 函数读取这两个文件：

import pandas as pd

# 读取表1和表2的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

接下来，可以遍历表1和表2的每一行数据，比较 field1 和 field2 字段是否在另一个表中出现：

for i, row1 in df1.iterrows():
    for j, row2 in df2.iterrows():
        # 如果表1中的字段与表2中的字段相同，打印该记录
        if row1['field1'] == row2['field1'] and row1['field2'] == row2['field2']:
            print(f'Record matched: {row1} and {row2}')

这里使用了 Pandas 的 iterrows 函数，遍历表格中的每一行数据。对于表1中的每一行数据，都遍历一遍表2中的每一行数据，找到匹配的记录就打印出来。

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取表1和表2的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 比较并打印匹配的记录
for i, row1 in df1.iterrows():
    for j, row2 in df2.iterrows():
        # 如果表1中的字段与表2中的字段相同，打印该记录
        if row1['field1'] == row2['field1'] and row1['field2'] == row2['field2']:
            print(f'Record matched: {row1} and {row2}')

注：上述代码假设表格中没有重复记录。如果表格中可能存在重复记录，需要对 Pandas 的 drop_duplicates 函数进行调用。比如，可以在读取表格时加上以下参数：

# 去除表格中的重复记录
df1 = pd.read_csv('table1.csv').drop_duplicates()
df2 = pd.read_csv('table2.csv').drop_duplicates()