要比较多个Pandas数据框的匹配值，可以使用merge函数和循环来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4], 'C': [7, 8, 9]})
df3 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4], 'D': [10, 11, 12]})

# 创建一个结果数据框，初始值为第一个数据框
result = df1

# 遍历后续数据框，逐个与结果数据框匹配并更新结果
for df in [df2, df3]:
    result = pd.merge(result, df, on='A')

print(result)

输出结果为：

   A  B  C   D
0  2  5  8  11

在示例中，我们首先创建了三个示例数据框df1，df2和df3。然后，我们使用merge函数将df1与df2进行匹配，得到一个新的数据框result。接下来，我们再将result与df3进行匹配，得到最终的结果数据框。

这个示例中使用了简单的示例数据框和匹配条件，你可以根据实际需求调整代码。