要比较pandas数据框并从其他数据框中提取数据，可以使用以下代码示例解决问题：

import pandas as pd

# 创建示例数据框1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 创建示例数据框2
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 5],
                    'B': ['a', 'c', 'e']})

# 方法1: 使用isin()方法比较数据框，并提取匹配的数据
result1 = df1[df1['A'].isin(df2['A']) & df1['B'].isin(df2['B'])]
print("方法1 - 使用isin()方法:")
print(result1)

# 方法2: 使用merge()方法合并数据框，并根据匹配条件提取数据
result2 = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'])
print("方法2 - 使用merge()方法:")
print(result2)

# 方法3: 使用join()方法连接数据框，并根据匹配条件提取数据
result3 = df1.join(df2.set_index(['A', 'B']), on=['A', 'B'], how='inner')
print("方法3 - 使用join()方法:")
print(result3)

输出结果:

方法1 - 使用isin()方法:
   A  B
0  1  a
2  3  c
4  5  e
方法2 - 使用merge()方法:
   A  B
0  1  a
1  3  c
2  5  e
方法3 - 使用join()方法:
   A  B
0  1  a
2  3  c
4  5  e

这些方法中，方法1使用isin()方法比较数据框的列，然后提取匹配的数据。方法2使用merge()方法，根据匹配条件合并数据框，并提取匹配的数据。方法3使用join()方法连接数据框，并根据匹配条件提取数据。根据具体的需求和数据结构，选择最适合的方法来比较和提取数据。