要比较具有相同id的Pandas数据帧的多个值，可以使用merge()函数将两个数据帧按照id进行合并，然后使用条件语句或其他方法进行比较。

以下是一个示例代码:

import pandas as pd

# 创建第一个数据帧
df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'value1': [10, 20, 30, 40, 50]})

# 创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'value2': [15, 25, 35, 45, 55]})

# 合并两个数据帧
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

# 比较两个值
for index, row in merged_df.iterrows():
    if row['value1'] > row['value2']:
        print(f"value1({row['value1']})大于value2({row['value2']})")
    elif row['value1'] < row['value2']:
        print(f"value1({row['value1']})小于value2({row['value2']})")
    else:
        print(f"value1({row['value1']})等于value2({row['value2']})")

这个例子中，首先创建了两个具有相同id的数据帧df1和df2。然后使用merge()函数将这两个数据帧按照id进行合并，生成了一个新的数据帧merged_df。

接着，使用iterrows()函数遍历merged_df中的每一行，通过条件语句比较value1和value2的值。根据比较结果，分别输出不同的提示信息。

这是一个简单的例子，你可以根据实际情况进行修改和扩展。