下面是一个使用Python和pandas库比较两个表格的相应列的匹配值，并识别缺失记录的示例代码：

import pandas as pd

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

# 比较相应列的匹配值
merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='outer')

# 标记缺失记录
merged['is_missing'] = merged['column_name_y'].isnull()

# 输出结果
print(merged)

在这个示例中，我们首先使用pandas库的read_csv函数读取了两个表格（table1.csv和table2.csv）。然后，我们使用merge函数将两个表格按照指定的列（column_name）进行合并，使用outer方式表示保留所有记录。

接下来，我们创建了一个新的列（is_missing），通过检查column_name_y列是否为空来标记缺失记录。最后，我们打印了合并后的表格，其中包含了匹配值和是否缺失的标记。

请注意，你需要将代码中的column_name替换为实际需要比较的列名，同时将table1.csv和table2.csv替换为实际的表格文件路径。