用pandas根据账号筛选出两个表中未匹配的数据

Sure，我能帮你解决这个问题。

你需要使用 Pandas 中的 merge 函数，将两个表按照账号列进行合并，然后用 isna() 函数查找未匹配的数据。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取两个表的数据
df1 = pd.read_csv('table1.csv')
df2 = pd.read_csv('table2.csv')

# 按照账号列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='账号', how='outer', indicator=True)

# 查找未匹配的数据
unmatched_df = merged_df[merged_df['_merge'] == 'left_only']

# 打印未匹配的数据
print(unmatched_df)

在上述代码中，`table1.csv` 和 `table2.csv` 分别表示两个表的数据文件。`merged_df` 是将两个表按照账号列进行合并后的结果，`unmatched_df` 是通过判断`_merge` 列为‘left_only’的数据过滤出来的未匹配的数据。