以下是一个示例代码，用于比较两个表并在其中一个表中反映/同步更改：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据表
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 5, 6],
                    'B': ['a', 'b', 'e', 'f']})

# 比较两个表格的差异并在df1中反映更改
df1 = df1.merge(df2, on='A', how='outer', suffixes=('_df1', '_df2'))

# 根据差异更新df1中的数据
df1['B'] = df1['B_df2'].combine_first(df1['B_df1'])

# 删除不需要的列
df1 = df1.drop(['B_df1', 'B_df2'], axis=1)

在这个示例中，我们使用pandas库创建了两个示例数据表df1和df2。然后，我们使用merge函数比较两个表格的差异，并在df1中反映更改。最后，我们使用combine_first函数将df2中的B列值合并到df1中，并删除不需要的列。请注意，这只是一个示例，具体的解决方法可能因实际应用的需求而有所不同。