当比较来自两个不同来源的相同数据的两个数据帧失败时，可能有多种原因。以下是一些解决方法的示例代码：

1. 检查数据类型是否匹配:

   import pandas as pd
   
   # 从两个不同来源读取数据帧
   df1 = pd.read_csv('data1.csv')
   df2 = pd.read_excel('data2.xlsx')
   
   # 检查数据类型是否匹配
   if df1.dtypes.equals(df2.dtypes):
       # 进行数据比较
       difference = df1.compare(df2)
       print(difference)
   else:
       print("数据类型不匹配")
   

2. 检查数据列是否相同:

   import pandas as pd
   
   # 从两个不同来源读取数据帧
   df1 = pd.read_csv('data1.csv')
   df2 = pd.read_csv('data2.csv')
   
   # 检查数据列是否相同
   if df1.columns.equals(df2.columns):
       # 进行数据比较
       difference = df1.compare(df2)
       print(difference)
   else:
       print("数据列不相同")
   

3. 检查数据索引是否相同:

   import pandas as pd
   
   # 从两个不同来源读取数据帧
   df1 = pd.read_csv('data1.csv')
   df2 = pd.read_csv('data2.csv')
   
   # 设置数据索引
   df1.set_index('id', inplace=True)
   df2.set_index('id', inplace=True)
   
   # 检查数据索引是否相同
   if df1.index.equals(df2.index):
       # 进行数据比较
       difference = df1.compare(df2)
       print(difference)
   else:
       print("数据索引不相同")
   

4. 检查数据帧是否包含NaN值:

   import pandas as pd
   
   # 从两个不同来源读取数据帧
   df1 = pd.read_csv('data1.csv')
   df2 = pd.read_csv('data2.csv')
   
   # 检查数据帧是否包含NaN值
   if df1.isnull().values.any() or df2.isnull().values.any():
       print("数据帧包含NaN值")
   else:
       # 进行数据比较
       difference = df1.compare(df2)
       print(difference)
   

这些示例代码提供了一些常见的解决方法，可以根据具体情况进行调整和修改。