下面是一个使用Python Pandas库比较两个具有相同列的表，并报告差异的示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个示例表格
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
                    'C': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 9],
                    'B': ['a', 'b', 'x', 'y', 'z'],
                    'C': [0.1, 0.2, 0.6, 0.4, 0.9]})

# 设置参考列
reference_column = 'A'

# 使用merge函数将两个表格根据参考列合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=reference_column, suffixes=('_df1', '_df2'), how='outer')

# 检查每列的差异并报告
for column in merged_df.columns:
    if column != reference_column:
        diff = merged_df[column + '_df1'] != merged_df[column + '_df2']
        diff_rows = merged_df[diff]
        print(f"Differences in column '{column}':")
        print(diff_rows)
        print("\n")

以上代码将根据参考列'A'合并两个表格，并使用后缀'_df1'和'_df2'来区分来自两个表格的列。然后，通过对比每列的值，找到差异并报告。输出将显示每列的差异行。

请注意，这只是一个简单的示例，具体的实现方式可能会因数据的结构和需求的不同而有所变化。