要比较两个或多个CSV文件，我们可以使用Python的pandas库。下面是一个使用pandas比较两个CSV文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一个CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个CSV文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 比较两个DataFrame对象
diff = pd.concat([df1,df2]).drop_duplicates(keep=False)

# 打印差异行
print(diff)

这个示例代码假设你有两个CSV文件，分别是'file1.csv'和'file2.csv'。首先，我们使用pd.read_csv()函数读取这两个文件，并将它们分别存储在名为df1和df2的DataFrame对象中。

然后，我们使用pd.concat()函数将这两个DataFrame对象合并为一个，并使用drop_duplicates()函数去除重复的行。最后，我们将差异行打印出来。

值得注意的是，这个示例代码只比较行的内容，而不考虑行的顺序。如果你想比较行的顺序，可以使用pd.DataFrame.equals()函数。下面是一个比较两个DataFrame对象的示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一个CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个CSV文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 比较两个DataFrame对象
is_equal = df1.equals(df2)

# 打印比较结果
print(is_equal)

这个示例代码假设你有两个CSV文件，分别是'file1.csv'和'file2.csv'。首先，我们使用pd.read_csv()函数读取这两个文件，并将它们分别存储在名为df1和df2的DataFrame对象中。

然后，我们使用df1.equals(df2)函数比较这两个DataFrame对象是否相等，并将比较结果存储在is_equal变量中。最后，我们将比较结果打印出来。

希望这个示例代码能帮助你解决问题！