要比较先前的列修订版本，可以使用以下代码示例中的解决方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含列修订版本的数据框
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Emma'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的列修订版本
new_data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Emma'],
            'Age': [25, 32, 35, 45],
            'Salary': [5000, 6000, 7200, 8000]}
new_df = pd.DataFrame(new_data)

# 比较先前的列修订版本
revision_changes = {}

# 遍历每列
for column in df.columns:
    # 获取先前的列修订版本
    old_column_data = df[column]
    # 获取新的列修订版本
    new_column_data = new_df[column]

    # 检查列修订版本是否有变化
    if not old_column_data.equals(new_column_data):
        # 保存变化的列修订版本到字典中
        revision_changes[column] = {'old': old_column_data, 'new': new_column_data}

# 打印变化的列修订版本
for column, changes in revision_changes.items():
    print(f"列 '{column}' 有变化：")
    print("先前的版本：")
    print(changes['old'])
    print("新的版本：")
    print(changes['new'])
    print("-------------------")

这个代码示例假设你有两个数据框df和new_df，它们都有相同的列名。你可以根据实际情况修改这些数据。代码会遍历每列，比较先前的列修订版本和新的列修订版本，如果有变化则将变化保存到revision_changes字典中。然后，它会逐个打印变化的列修订版本的详细信息。