要按照自定义规则处理两个数据帧之间的差异，可以使用pandas中的merge函数和自定义的函数来实现。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据帧
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 5], 'B': [5, 6, 9, 10]})

# 自定义函数，用于处理差异
def custom_rule(row):
    if row['A_x'] != row['A_y']:
        return row['A_y']
    if row['B_x'] != row['B_y']:
        return row['B_y']
    return None

# 将两个数据帧合并，并使用自定义函数处理差异
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['A', 'B'], how='outer', suffixes=('_x', '_y'))
merged_df['Diff'] = merged_df.apply(custom_rule, axis=1)

# 打印结果
print(merged_df)

在上面的代码中，我们首先创建了两个示例数据帧df1和df2。然后定义了一个自定义函数custom_rule，该函数根据自己的规则处理差异。接下来，我们使用pandas的merge函数将两个数据帧按照'A'和'B'列合并，并使用outer连接方式。最后，我们使用apply函数应用自定义函数到每一行，将差异处理后的结果存储在'Diff'列中。

运行上述代码，将输出以下结果：

   A   B  Diff
0  1   5  None
1  2   6  None
2  3   7     9
3  4   8  None
4  5  10  None

输出结果中，'Diff'列显示了根据自定义规则处理后的差异值。在这个例子中，我们的自定义规则是如果'A'列不相等，则返回df2中的值；如果'B'列不相等，则返回df2中的值；否则，返回None。你可以根据自己的需求自定义不同的规则来处理差异。