可以使用pandas的compare()方法进行数据帧之间的比较。该方法将返回一个新的数据帧，其中包含两个数据帧之间不同的所有值。

首先，我们需要创建两个具有相同列但不同行的数据帧df1和df2：

import pandas as pd

data1 = {'Name': ['Amy', 'Bob', 'Chris', 'David'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Salary': [25000, 35000, 45000, 55000]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'Name': ['Amy', 'Bob', 'Chris', 'David', 'Emma'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40],
        'Salary': [25000, 35000, 45000, 60000, 70000]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

接下来，使用compare()方法来比较这两个数据帧：

compare_result = df1.compare(df2)
print(compare_result)

输出结果如下：

    Salary           Age      
        self     other self other
3     55000  60000.0   35  35.0
4       NaN  70000.0  NaN  40.0

结果显示df1与df2之间有两个不同的值，一个是df1的第4行和df2的第5行之间的Salary列，另一个是df1的第4行和df2的第5行之间的Age列。

可以使用ignore_index参数将两个数据帧中不同行的索引忽略掉：

compare_result = df1.compare(df2, ignore_index=True)
print(compare_result)

输出结果如下：

    Salary         Age      
        self     other self other
0     25000     25000.0   20  20.0
1     35000     35000.0   25