要比较两个形状不同的数据框，可以使用以下方法：

1. 检查两个数据框的列名是否相同。如果列名不同，可以使用rename()函数将它们重命名为相同的列名。

df1 = df1.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'})

2. 检查两个数据框的行数和列数是否相同。如果行数和列数不同，可以使用reindex()函数将它们重新索引为相同的形状。

df1 = df1.reindex(df2.index, columns=df2.columns)

3. 检查两个数据框的数据类型是否相同。如果数据类型不同，可以使用astype()函数将它们转换为相同的数据类型。

df1['column_name'] = df1['column_name'].astype('desired_data_type')

4. 检查两个数据框的值是否相同。可以使用equals()函数比较两个数据框的值是否相等。

df1.equals(df2)

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 创建不同形状的数据框
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
data2 = {'C': [7, 8, 9]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 检查列名是否相同
df1 = df1.rename(columns={'A': 'C', 'B': 'D'})

# 检查行数和列数是否相同
df1 = df1.reindex(df2.index, columns=df2.columns)

# 检查数据类型是否相同
df1['C'] = df1['C'].astype(int)

# 检查值是否相同
if df1.equals(df2):
    print("两个数据框相同")
else:
    print("两个数据框不同")

请注意，以上代码仅检查了数据框的形状和值是否相同，如果您还想检查数据框中的具体内容是否相同，可以使用其他方法，例如使用assert_frame_equal()函数从pandas.testing模块进行比较。