帮我写一段Python 代码，有两个数据表，第一个数据表有姓名，开始日期，结束日期，种类，第二个数据表有姓名，开始时间，结束时间，如果第一个数据表里的姓名在第二个数据表里，并且第一个数据表的开始日期大于等于第二个数据表，第一个数据表的结束日期小于等于第二个数据表的结束日期，那么就把第一个数据表的种类改成特殊类，第一个表其他数据不变

以下是你需要的 Python 代码：

# 导入 pandas 库，读取两个表格的数据
import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('table1.csv')  # 假设第一个表格的 CSV 文件名为 table1.csv
df2 = pd.read_csv('table2.csv')  # 假设第二个表格的 CSV 文件名为 table2.csv

# 遍历第一个表格的每一行数据
for i, row1 in df1.iterrows():
    # 筛选出在第二个表格中出现过的姓名
    if row1['姓名'] in df2['姓名'].values:
        # 在第二个表格中筛选出相应的数据
        row2 = df2[df2['姓名'] == row1['姓名']]
        # 判断时间段是否符合要求，如果是，则修改种类为特殊类
        if row1["开始日期"] >= row2["开始时间"].values[0] and row1["结束日期"] <= row2["结束时间"].values[0]:
            df1.at[i, '种类'] = '特殊类'

# 保存修改后的第一个表格为新的 CSV 文件
df1.to_csv('new_table1.csv', index=False)  # 假设新的 CSV 文件名为 new_table1.csv

需要说明的是，这段代码假设第一个表格和第二个表格的数据都存储在 CSV 文件中，并且第一个表格中的开始日期和结束日期以及第二个表格中的开始时间和结束时间都是时间类型数据。如果实际情况不同，代码需要相应调整。