这个报错的核心原因很明确：你用来比较的两个子DataFrame列名不匹配，Pandas要求只有列标签完全一致的DataFrame才能直接用!=做逐元素比较，它没办法自动对应correct_New和correct_Old这类不同名称的列。

下面给你两种实用的解决方法：

方法1：对齐列名后再比较 #

把旧列的名字改成和新列一致，让Pandas能明确列的对应关系：

import pandas as pd

# 提取新列数据
df_new = Df[ListNew]
# 提取旧列数据并将列名重命名为新列的名字
df_old = Df[ListOld].rename(columns=dict(zip(ListOld, ListNew)))

# 现在可以正常比较差异
df_merge_files = df_new != df_old

# 保存结果
df_merge_files.to_csv("comparison_report.csv", sep=';', index=False)

方法2：直接比较底层数值（忽略列名） #

如果你不想修改列名，可以直接访问DataFrame的values属性（返回numpy数组），按位置对应比较，最后再转成DataFrame：

import pandas as pd

# 按位置比较两个列组的底层数据
diff_values = Df[ListNew].values != Df[ListOld].values
# 将结果转为DataFrame，用新列名作为表头
df_merge_files = pd.DataFrame(diff_values, columns=ListNew)

# 保存结果
df_merge_files.to_csv("comparison_report.csv", sep=';', index=False)

两种方法都能解决问题，第一种更直观，能明确看到是哪一组列的差异；第二种更简洁，适合你确定新旧列顺序完全对应的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SriShan