有两个Python中的dataframe表，每一个有10万行和三列，每一行代表一个三维坐标x,y,z，将表1和表2的三维点使用Python画在同一个三维散点图中，但是两个表的点颜色不同

以下是使用matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库实现的代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 创建两个dataframe
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(100000, 3), columns=['x', 'y', 'z'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(100000, 3), columns=['x', 'y', 'z'])

# 绘制散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制表1的点
ax.scatter(df1['x'], df1['y'], df1['z'], c='r', marker='o', label='df1')

# 绘制表2的点
ax.scatter(df2['x'], df2['y'], df2['z'], c='b', marker='o', label='df2')

# 设置坐标轴标签和图例
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.legend()

plt.show()

运行以上代码，即可在一张三维坐标系中绘制出两个表格的散点图，其中表1的点为红色，表2的点为蓝色。可以通过修改代码中的颜色参数和标记参数，自定义点的颜色和形状。