要解决“不同数据帧的行的重复”的问题，可以使用pandas库中的duplicated()函数来检测重复行，并使用drop_duplicates()函数来删除重复行。

下面是一个示例代码，演示如何处理不同数据帧中的重复行：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 创建示例数据帧2
df2 = pd.DataFrame({'A': [4, 5, 6, 7, 8],
                    'B': ['d', 'e', 'f', 'g', 'h']})

# 检测和删除df1中的重复行
df1_duplicates = df1[df1.duplicated()]
df1 = df1.drop_duplicates()

# 检测和删除df2中的重复行
df2_duplicates = df2[df2.duplicated()]
df2 = df2.drop_duplicates()

# 打印结果
print("df1重复行：")
print(df1_duplicates)
print("df1去重后结果：")
print(df1)
print()
print("df2重复行：")
print(df2_duplicates)
print("df2去重后结果：")
print(df2)

运行以上代码，将会输出df1和df2中的重复行以及去重后的结果。

请注意，以上代码中的去重操作是基于整行的比较，如果只需要基于某一列的比较来判断重复行，可以使用subset参数指定需要比较的列名。例如，df1.drop_duplicates(subset=['A'])将基于'A'列的值来判断重复行。