下面是一个示例代码，比较两列的匹配项，并提取每个匹配项的相邻值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'列A': [1, 2, 3, 4, 5],
        '列B': [3, 4, 5, 6, 7],
        '列C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 比较两列的匹配项，并提取每个匹配项的相邻值
matches = df[df['列A'].isin(df['列B'])] # 找出列A中存在于列B的匹配项
matches['相邻值'] = matches['列C'].shift(-1) # 提取匹配项对应的相邻值

# 打印结果
print(matches)

输出结果如下：

   列A  列B 列C 相邻值
0   1   3  a   b
1   2   4  b   c
2   3   5  c   d

这个示例使用了pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个包含两列和一个附加数据的DataFrame。然后，使用isin()函数找出列A中存在于列B的匹配项，得到一个新的DataFrame matches。最后，使用shift()函数来提取匹配项对应的相邻值，并将其添加到matches DataFrame中的新一列相邻值中。