可以使用pandas库的style模块来比较两个数据帧的行，并对匹配的值应用条件格式。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 5], 'B': [5, 6, 7, 10]})

# 定义条件格式函数
def highlight_matching_rows(row):
    # 获取行索引
    index = row.name
    
    # 检查行是否匹配
    if (df1.loc[index] == row).all():
        return ['background-color: yellow'] * len(row)
    else:
        return [''] * len(row)

# 比较两个数据帧的行，并应用条件格式
df1.style.apply(highlight_matching_rows, axis=1, subset=df2.columns).to_excel('output.xlsx', engine='openpyxl', index=False)

在上述代码中，我们首先导入pandas库，并创建了两个数据帧df1和df2。然后，我们定义了一个条件格式函数highlight_matching_rows，它接受一个行作为输入，并根据条件判断是否应用条件格式。在这个例子中，我们使用all()方法来检查行是否完全匹配。如果匹配，则返回一个包含黄色背景色样式的列表；否则，返回一个空列表。

接下来，我们使用style.apply()方法来应用条件格式。我们指定了axis=1参数来遍历每一行，subset=df2.columns参数来限制应用条件格式的列。

最后，我们使用to_excel()方法将带有条件格式的数据帧写入Excel文件。可以根据自己的需求更改输出文件的名称和格式。