要比较两列的值并删除重复的 NaN 值，可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 和 drop_duplicates() 函数。

下面是一个示例代码，演示了如何比较两列并删除重复的 NaN 值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'列1': [1, 2, 3, 4, 5],
        '列2': [1, 2, float('nan'), 4, float('nan')]}
df = pd.DataFrame(data)

# 比较两列的值并删除重复的 NaN 值
df['重复'] = df.duplicated(subset=['列1', '列2'])
df = df.drop_duplicates(subset=['列1', '列2'], keep=False).dropna()

# 打印结果
print(df)

这段代码首先使用 pd.DataFrame() 创建了一个包含两列的示例数据框。然后，duplicated() 函数用于比较两列的值，将重复的行标记为 True，并将结果存储在新的列 '重复' 中。接下来，drop_duplicates() 函数用于删除重复的行，并使用 dropna() 函数删除包含 NaN 值的行。最后，使用 print() 函数打印结果。

运行这段代码，将得到一个删除了重复的 NaN 值的数据框。