import pandas as pd

Read in two files

df1 = pd.read_csv("../output.csv", sep='|', header=None)
df1.head(2)
0 1 2 3 4
0 JC1398 07/17/2016 21:46:29 8TAC93D IS FHP MUTUAL AID CHANNEL
1 JC1398 07/17/2016 21:48:33 OSP COMMANDERS BRIEFING THEIR WILL BE NO CLEVE... 
df2 = pd.read_csv("../output2.csv", sep='|', header=None)
df2.head(2)
0 1 2 3 4
0 JC1398 07/17/2016 21:46:29 8TAC93D IS FHP MUTUAL AID CHANNEL
1 JC1398 07/172016 21:48:33 NaN OSP COMMANDERS BRIEFING THEIR WILL BE NO CLEVE...

You can get True/False for every cell just by comparing

df1 != df2
0 1 2 3 4
0 False False False False False
1 False True False True False
2 False False False False False
3 False False False True False
4 True False False True True

So we say hey, give me every cell where things are different

df1[df1 != df2]
0 1 2 3 4
0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN 07/17/2016 NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
4 SmartCAD NaN NaN NaN OLD DISP CODES: CODE1 = MOA, CODE2 = , CODE3 =... 
df2[df1 != df2]
0 1 2 3 4
0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN 07/172016 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
4 SMARTCAD NaN NaN NaN OLD DISP CODES: CODE1 = MOA, CODE2 = , CODE3 =...

We take those two dataframes and add them together

df1[df1 != df2] + df2[df1 != df2]
0 1 2 3 4
0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 NaN 07/17/201607/172016 NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
4 SmartCADSMARTCAD NaN NaN NaN OLD DISP CODES: CODE1 = MOA, CODE2 = , CODE3 =...

Might as well add in a ‘vs’ for comparison and drop the bad ones

This isn’t the best.

df1[df1 != df2].add(" vs ").add(df2[df1 != df2]).dropna(how='all')
0 1 2 3 4
1 NaN 07/17/2016 vs 07/172016 NaN NaN NaN
4 SmartCAD vs SMARTCAD NaN NaN NaN OLD DISP CODES: CODE1 = MOA, CODE2 = , CODE3 =...