要比较两个数据框并找出其中的空值数量，可以使用以下代码示例：

import pandas as pd

# 创建两个示例数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                    'B': [5, None, 7, 8],
                    'C': [None, 10, 11, 12]})

df2 = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3, 4],
                    'B': [None, 6, 7, 8],
                    'C': [9, None, 11, None]})

# 比较两个数据框，并找出其中的空值数量
null_count = (df1.isnull() != df2.isnull()).sum().sum()

print("空值数量:", null_count)

这个示例代码中，我们首先导入了pandas库。然后，我们创建了两个示例数据框df1和df2，这两个数据框包含一些空值。接下来，我们使用isnull()函数检查两个数据框中的空值，并使用!=运算符比较两个数据框中对应位置的空值情况。最后，我们使用sum()函数计算不匹配的空值数量，即不同的空值数量。结果将打印出来。

注意，这个示例代码中假设两个数据框的结构相同，即列名和行数都一致。如果数据框的结构不同，这个方法可能无法正确比较和计算空值数量。