以下是一个示例代码，演示了如何比较两个数据框并创建一个新列来表示真/假的函数：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd']})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 5, 6],
                    'B': ['a', 'b', 'e', 'f']})

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

# 创建一个新列来表示真/假
merged_df['IsMatch'] = merged_df['A_df1'] == merged_df['A_df2']

print(merged_df)

输出结果为：

   A_df1  B  A_df2  IsMatch
0      1  a    1.0     True
1      2  b    2.0     True
2      3  c    NaN    False
3      4  d    NaN    False

在这个示例中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2。然后使用merge函数将它们合并在一起，根据列B进行连接，并使用left join保留df1的所有行。我们使用suffixes参数来区分两个数据框中重复的列名。

最后，我们创建了一个新列IsMatch，将其设置为两个数据框中对应行A列的值是否相等的布尔值。如果相等，则为True，否则为False。