下面是一个使用Python的pandas库来比较两个数据框中多个列并选择包含不同值的行的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data1 = {'A': [1, 2, 3],
         'B': [4, 5, 6],
         'C': [7, 8, 9]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

data2 = {'A': [1, 2, 4],
         'B': [4, 5, 6],
         'C': [7, 8, 9]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 比较两个数据框中的多个列
comparison = df1[['A', 'B', 'C']] == df2[['A', 'B', 'C']]

# 选择包含不同值的行
different_rows = df1[~comparison.all(axis=1)]

print(different_rows)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8

以上代码中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2。然后，使用comparison = df1[['A', 'B', 'C']] == df2[['A', 'B', 'C']]来比较两个数据框中的多个列。这将返回一个布尔型数据框，其中相同的值为True，不同的值为False。最后，使用different_rows = df1[~comparison.all(axis=1)]选择包含不同值的行，即选择所有在comparison数据框中至少有一个False值的行。