并排连接两个文件，附加字段之间的差异，并以表格格式打印

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要读取两个文件的内容。可以使用编程语言中的文件读取函数，如Python中的open()函数来打开文件，并使用readlines()函数逐行读取文件内容。
2. 接下来，需要确定两个文件中用于连接的字段。这些字段可以是文件中的某一列，例如ID或者名称。
3. 然后，可以使用编程语言中的数据结构，如字典或列表，来存储文件中的数据。将每个文件的数据存储在不同的数据结构中。
4. 接着，可以使用循环遍历的方式，比较两个文件中的连接字段。找到相同的连接字段后，可以将两个文件中对应的行数据合并，并存储在一个新的数据结构中。
5. 在合并数据时，可以根据需要附加字段之间的差异。可以使用条件语句来判断字段值的差异，并将差异信息添加到合并后的数据中。
6. 最后，可以使用表格格式打印合并后的数据。可以使用编程语言中的表格打印函数或库，如Python中的prettytable库，来将数据以表格形式输出。

以下是一个示例代码（使用Python和pandas库）：

import pandas as pd

# 读取文件内容
file1 = pd.read_csv('file1.csv')
file2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 确定连接字段
join_field = 'ID'

# 连接两个文件
merged_data = pd.merge(file1, file2, on=join_field, how='inner')

# 添加差异字段
merged_data['差异'] = merged_data['字段1_x'] - merged_data['字段1_y']

# 打印表格
print(merged_data)

在上述示例代码中，file1.csv和file2.csv分别是两个要连接的文件，ID是连接字段，字段1_x和字段1_y是要比较的附加字段，差异是计算得到的差异字段。最后，使用print()函数打印合并后的数据表格。

请注意，上述示例代码中使用了pandas库来处理数据和表格打印，你可以根据自己熟悉的编程语言和库来实现相同的功能。