比较相同的数据帧可以使用以下代码示例解决：

import pandas as pd

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

# 比较两个数据帧是否相同
is_equal = df1.equals(df2)
print(f"DataFrames are equal: {is_equal}")

# 获取不同的行
diff_rows = df1[~df1.isin(df2)].dropna()
print("Different rows:")
print(diff_rows)

# 获取不同的列
diff_cols = df1.columns.difference(df2.columns)
print("Different columns:")
print(diff_cols)

解决方法包括以下几个步骤：

1. 导入pandas库。
2. 创建两个数据帧df1和df2，分别表示要比较的数据帧。
3. 使用equals()函数比较两个数据帧是否相同，将结果保存在is_equal变量中。
4. 使用isin()函数和~操作符获取df1中与df2不相同的行，并使用dropna()函数删除包含NaN值的行，将结果保存在diff_rows变量中。
5. 使用difference()函数获取df1中与df2不相同的列，将结果保存在diff_cols变量中。
6. 打印比较结果和不同的行、列。

这样就可以比较相同的数据帧并获取不同的行和列。