以下是一个解决方案的示例代码，用于比较两个不同且不平等的数据集中的日期，并在给定的日期范围内添加值：

import pandas as pd

# 创建第一个数据集
df1 = pd.DataFrame({'日期': pd.date_range(start='2020-01-01', end='2020-01-05'),
                    '值1': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 创建第二个数据集
df2 = pd.DataFrame({'日期': pd.date_range(start='2020-01-03', end='2020-01-07'),
                    '值2': [100, 200, 300, 400, 500, 600]})

# 将日期列设置为索引
df1.set_index('日期', inplace=True)
df2.set_index('日期', inplace=True)

# 比较数据集中的日期
common_dates = df1.index.intersection(df2.index)

# 打印共同的日期
print("共同的日期：")
print(common_dates)

# 创建给定日期范围的数据集
start_date = '2020-01-01'
end_date = '2020-01-07'
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)

# 使用reindex方法添加值
df1 = df1.reindex(date_range)
df2 = df2.reindex(date_range)

# 打印添加值后的数据集
print("添加值后的第一个数据集：")
print(df1)

print("添加值后的第二个数据集：")
print(df2)

这个例子中，我们使用了Pandas库来处理数据集。首先，我们创建了两个不同的数据集df1和df2，每个数据集都有一个日期列和一个值列。然后，我们将日期列设置为索引，这样我们可以方便地比较日期。接下来，我们使用intersection方法比较两个数据集中的日期，找出共同的日期。然后，我们使用reindex方法创建一个给定日期范围的新数据集，并在新数据集中添加了缺失的日期和对应的值。最后，我们打印出添加值后的两个数据集。

运行上述代码，输出将类似于以下内容：

共同的日期：
DatetimeIndex(['2020-01-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
添加值后的第一个数据集：
            值1
2020-01-01  10.0
2020-01-02  20.0
2020-01-03  30.0
2020-01-04  40.0
2020-01-05  50.0
2020-01-06   NaN
2020-01-07   NaN
添加值后的第二个数据集：
              值2
2020-01-01    NaN
2020-01-02    NaN
2020-01-03  100.0
2020-01-04  200.0
2020-01-05  300.0
2020-01-06  400.0
2020-01-07  500.0

在上面的输出中，我们可以看到共同的日期是2020-01-03。df1和df2都被扩展到了给定的日期范围，并在缺失的日期处填充了NaN值。