python对比两张表数据将不一样的数据写入第三张表

在Python中，你可以使用pandas库来处理这个任务。pandas提供了一套强大的数据分析工具，其中包括数据清洗、比较和操作功能。以下是使用pandas操作数据库（假设是SQL数据库通过如`sqlite3`或`sqlalchemy`连接）来对比两张表并记录差异的步骤：

1. 首先，加载数据到DataFrame，可以分别读取两张表的数据，例如：

   import pandas as pd
   df1 = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table1", connection)
   df2 = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table2", connection)

2. 比较两张表的不同：

   diff_df = df1.merge(df2, indicator=True, how='outer')  # 添加了'result_type'列，标记哪些行来自哪一张表
   diff_df = diff_df[diff_df['result_type'] != 'both']

3. 确定哪些是新增、删除或更改的行：
- 新增（只在df1中存在）：`new_df = diff_df[df1['_merge'] == 'left_only']`
- 删除（只在df2中存在）：`del_df = diff_df[df2['_merge'] == 'right_only']`
- 更新（在两表都有，但在某一方有改动）：`update_df = diff_df[(diff_df['_merge'] == 'both') & (df1.columns != df2.columns)]`

4. 将结果写入新的表格：

   for df in [new_df, del_df, update_df]:
       df['_diff_column_name'] = ['新数据', '已删除', '更新'][df['_merge']]  # 假设 '_diff_column_name' 是你要添加的新列
       df.to_sql('diff_table', con=connection, if_exists='append', index=False)  # 插入到新的数据库表

注意替换上述代码中的`table1`, `table2`, `column_name`等为实际的表名和字段名，并根据需求调整。