要比较来自不同时期的两个数据集，可以使用以下代码示例解决：

import pandas as pd

# 读取两个数据集
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')

# 查看数据集1的前几行
print("数据集1:")
print(df1.head())

# 查看数据集2的前几行
print("数据集2:")
print(df2.head())

# 比较两个数据集的列名
if df1.columns.tolist() == df2.columns.tolist():
    print("两个数据集的列名相同")
else:
    print("两个数据集的列名不同")

# 比较两个数据集的行数
if df1.shape[0] == df2.shape[0]:
    print("两个数据集的行数相同")
else:
    print("两个数据集的行数不同")

# 比较两个数据集的具体数值
# 假设数据集中有一个名为'value'的数值列
df1_value = df1['value'].values
df2_value = df2['value'].values

if all(df1_value == df2_value):
    print("两个数据集的'value'列的数值相同")
else:
    print("两个数据集的'value'列的数值不同")

注意，上述代码示例使用了pandas库来处理和比较数据集。你需要将代码中的'data1.csv'和'data2.csv'替换为你实际使用的两个数据集文件的路径。同时，你还需要根据实际情况修改比较的列名和数值列名。