要比较两个基于一列的数据框，其中相等的值位于不同的索引位置，可以使用pandas库的merge函数来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'列名': ['A', 'B', 'C', 'D'], '数值': [1, 2, 3, 4]})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'列名': ['B', 'C', 'D', 'A'], '数值': [2, 3, 4, 5]})

# 使用merge函数比较两个数据框
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='列名', suffixes=('_df1', '_df2'))

# 打印合并后的数据框
print(merged_df)

输出结果为：

  列名  数值_df1  数值_df2
0  A       1       5
1  B       2       2
2  C       3       3
3  D       4       4

在上面的示例中，我们首先创建了两个数据框df1和df2，它们都有一个列名为"列名"的列。然后，我们使用merge函数将这两个数据框按照"列名"列进行合并，并使用suffixes参数添加后缀以区分来自不同数据框的相同列。最后，我们打印合并后的数据框，其中相等的值位于不同的索引位置。