可以使用Python的pandas库来比较两列，其中一个列中的"None"与另一列中的"None"被视为不同。以下是一个示例代码:

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'column1': ['apple', 'banana', None, 'orange'],
        'column2': ['apple', 'banana', None, 'grape']}
df = pd.DataFrame(data)

# 执行比较
result = (df['column1'] != df['column2']) | (df['column1'].isnull() != df['column2'].isnull())

# 输出结果
print(result)

输出结果为:

0    False
1    False
2     True
3     True
dtype: bool

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列(column1和column2)的DataFrame。然后，我们使用逻辑运算符(|)来比较两列。在这个比较中，我们将两列中的每个元素进行比较，并将结果存储在一个新的Series对象result中。最后，我们输出了比较的结果。

在比较中，我们使用了两个条件，第一个条件是(df['column1'] != df['column2'])，它比较了两列中的元素是否相等。第二个条件是(df['column1'].isnull() != df['column2'].isnull())，它比较了两列中的元素是否为"None"。通过使用逻辑运算符(|)，我们将这两个条件合并成一个结果。

需要注意的是，如果你的数据中包含其他的缺失值表示方式，比如"NaN"，你可能需要将其考虑在内，并根据实际情况修改比较的条件。