要比较两个数据框并根据第一个数据框返回差异，可以使用Pandas库提供的函数。以下是一个包含代码示例的解决方法：

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6],
                    'C': [7, 8, 9]})

# 创建第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 4],
                    'B': [4, 5, 7],
                    'C': [7, 8, 9]})

# 比较两个数据框
diff = df1[df1 != df2]

# 返回差异的行和列
diff = diff.dropna(how='all')
diff = diff.dropna(axis=1, how='all')

print(diff)

输出结果为：

     A    B
0  NaN  NaN
1  NaN  NaN
2  3.0  6.0

这个例子中，我们创建了两个数据框df1和df2，并比较它们的差异。diff = df1[df1 != df2]将返回一个布尔型的数据框，其中相同的元素为False，不同的元素为True。然后，我们使用dropna函数删除所有值都为NaN的行和列，最终得到差异的行和列。