要比较两个Pandas数据框是否添加了新行，并与列相关，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd

2. 创建两个数据框df1和df2：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 5, 6, 7]})

3. 使用concat函数将两个数据框合并成一个新的数据框，并设置ignore_index=True参数以重新索引行：

df_concat = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

4. 使用duplicated函数和keep=False参数检测重复行。如果keep=False，则所有重复行都被标记为True：

duplicated_rows = df_concat.duplicated(keep=False)

5. 使用any函数检查是否有任何新行被添加。如果有新行，则返回True，否则返回False：

new_rows_added = duplicated_rows.any()

6. 检查df1和df2的列是否相同。如果列相同，则返回True，否则返回False：

columns_same = df1.columns.equals(df2.columns)

完整的代码示例：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [4, 5, 6, 7]})

df_concat = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
duplicated_rows = df_concat.duplicated(keep=False)
new_rows_added = duplicated_rows.any()
columns_same = df1.columns.equals(df2.columns)

print("New rows added:", new_rows_added)
print("Columns same:", columns_same)

输出结果：

New rows added: True
Columns same: True

上述代码比较了两个数据框是否添加了新行，并检查了列是否相同。根据输出结果，可以看到有新行被添加，并且列相同。