1. 使用Python的pandas模块读取两个表格；
2. 使用merge()函数将两个表格合并为一个新的表格，使用参数how='outer'来保留两个表格中的所有行和列；
3. 使用isna()函数检测缺失值，并将每个单元格的值与合并后的表格进行比较，将其标记为True或False；
4. 将标记的结果创建为一个新的DataFrame，并将其写入到Excel文件中，同时用红色和黄色高亮显示差异。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个表格
df1 = pd.read_excel('table1.xlsx', index_col=None, header=None)
df2 = pd.read_excel('table2.xlsx', index_col=None, header=None)

# 合并两个表格
df_merge = pd.merge(df1, df2, how='outer', indicator=True)

# 检测缺失值并比较
df_merge = df_merge.isna()
df_merge = df_merge.apply(lambda x: ['background-color: yellow' if v else '' for v in x])

# 创建新表格并写入Excel文件
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
    df_merge.to_excel(writer, sheet_name='highlighted')

此代码将在Excel文件中创建一个名为“highlighted”的新工作表，其中包含两个原始表格中不同的单元格，红色表示在第一个表格中而不在第二个表格中的单元格，黄色表示在第二个表格中而不在第一个表格中的单元格。