在比较数据帧并进行赋值的情况下，可以使用pandas库提供的方法来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 创建第二个数据帧
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [7, 8, 9]})

# 使用merge方法比较数据帧并进行赋值
df3 = df1.merge(df2, on='A', suffixes=('_df1', '_df2'))

# 输出合并后的结果
print(df3)

输出结果为：

   A  B_df1  B_df2
0  1      4      7
1  2      5      8
2  3      6      9

在上面的示例中，我们首先创建了两个数据帧df1和df2，它们具有相同的列A。然后，我们使用merge方法将它们合并在一起，通过on='A'参数指定了基于哪一列进行合并。suffixes参数用于指定合并后的列名后缀，以区分来自不同数据帧的列。最后，我们将合并后的结果存储在df3中，并输出结果。

请注意，pandas还提供了其他方法如join、concat等，可以根据具体情况选择最适合的方法来比较数据帧并进行赋值。