下面是一个Python代码示例，用于比较两个数据帧中第一列相同的条目，并将差异移动/添加到下一列：

import pandas as pd

# 创建第一个数据帧
data1 = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
         'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个数据帧
data2 = {'A': [1, 2, 4, 6],
         'B': [100, 200, 400, 600]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 使用merge函数比较两个数据帧的第一列
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='A', how='outer')

# 将差异移动/添加到下一列
merged_df['C'] = merged_df['B_x'] - merged_df['B_y']

# 打印结果
print(merged_df)

输出结果为：

   A  B_x    B_y      C
0  1   10  100.0 -90.0
1  2   20  200.0 -180.0
2  3   30    NaN   NaN
3  4   40  400.0 -360.0
4  5   50    NaN   NaN
5  6  NaN  600.0   NaN

在这个示例中，我们使用了Pandas的merge函数来比较两个数据帧df1和df2的第一列。通过设置参数on='A'，我们指定了要在哪一列进行比较。通过设置参数how='outer'，我们保留了两个数据帧中所有的行。

然后，我们将差异移动/添加到了新的一列C中，通过计算B_x列和B_y列之间的差异。

最后，我们打印了合并后的数据帧merged_df。