python pandas 对down数据和mysql数据进行比较分析，以down为主，但down和mysql数据相差不大，没必要replace，列数据不变，对行数据，保留ab，删除b-ab，保存a-ab，a指的是down的行数据，b指的是mysql的行数据，ab是down和mysql的行数据交集，对所有列有效

你可以按照以下步骤对down数据和mysql数据进行比较分析:

1. 读取down数据和mysql数据，分别转换为pandas DataFrame格式。

import pandas as pd

down_df = pd.read_csv('down_data.csv')
mysql_df = pd.read_csv('mysql_data.csv')

2. 根据指定列进行数据合并，使用outer join方式。

merge_df = pd.merge(down_df, mysql_df, on=list(down_df.columns), how='outer', suffixes=('_down', '_mysql'))

其中，list(down_df.columns)是down_df的所有列名。

3. 根据条件筛选出需要删除的行数据，即b-ab。

to_drop_df = merge_df[merge_df.duplicated(subset=list(down_df.columns), keep=False) & ~merge_df.duplicated(subset=list(down_df.columns), keep='first')]

其中，duplicated函数用于判断DataFrame中是否有重复的行，subset表示指定用于判断是否重复的列，keep参数用于指定保留哪些重复的行，'first'表示保留第一个出现的重复行，而~符号表示取反，即保留非重复行。

4. 根据条件筛选出需要保留的行数据，即a-ab。

to_keep_df = merge_df[~merge_df.duplicated(subset=list(down_df.columns), keep=False)]

5. 将to_drop_df从down_df中删除，将to_keep_df保存为a-ab数据。

down_df = down_df[~down_df.isin(to_drop_df)].dropna(how='all')
to_keep_df.to_csv('a_ab_data.csv', index=False)

其中，isin函数用于判断DataFrame中是否包含to_drop_df中的行，dropna函数用于删除所有值均为NaN的行。

以上就是对down数据和mysql数据进行比较分析的基本步骤，你可以根据实际情况进行调整和优化。