以下是一个使用Python编写的示例代码，用于比较表中两个时间段的销售结果。

import pandas as pd

# 读取数据表
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 将日期列转换为日期时间类型
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

# 设置要比较的两个时间段
start_date1 = '2021-01-01'
end_date1 = '2021-01-31'
start_date2 = '2021-02-01'
end_date2 = '2021-02-28'

# 筛选第一个时间段内的数据
sales1 = data[(data['Date'] >= start_date1) & (data['Date'] <= end_date1)]['Sales'].sum()

# 筛选第二个时间段内的数据
sales2 = data[(data['Date'] >= start_date2) & (data['Date'] <= end_date2)]['Sales'].sum()

# 输出结果
print(f"第一个时间段的销售结果：{sales1}")
print(f"第二个时间段的销售结果：{sales2}")

请确保将代码中的文件名sales_data.csv替换为您实际的数据文件名，并根据需要修改时间段的起始和结束日期。此代码假设数据表包含日期（Date）和销售额（Sales）列。它使用pandas库来读取和处理数据，并使用DataFrame的筛选功能来提取指定时间段内的销售数据。最后，它打印出两个时间段的销售结果。