某些列的组合是否在另一个dataframe中

在Python的pandas库中，你可以使用`isin()`函数或`merge()`函数来检查某个DataFrame（称为源DataFrame）中的某些列组合是否存在另一个DataFrame（称为目标DataFrame）中。

1. **使用isin()函数**：
这个函数用于检查一个系列（列）是否包含在另一个序列中。首先，你需要把源DataFrame的列转换为一个集合（set），然后检查这个集合是否是目标DataFrame某列的一个子集。

# 假设我们有 source_df 和 target_df
source_cols = set(source_df[['column1', 'column2']].values.tolist())
target_df_contains = (target_df[['column1', 'column2']].isin(source_cols)).all(axis=1)

这将会返回一个布尔Series，表示每个目标行是否都具有源DataFrame中的列组合。

2. **使用merge()函数**：
如果你想基于两个数据框之间的某种关系进行匹配，而不是简单的列值检查，你可以尝试做内连接（inner join）并查看结果是否为空。

merged = pd.merge(source_df, target_df, on=['column1', 'column2'], how='inner')
contains_combination = merged.empty

如果`merged`不为空，则说明源DataFrame的列组合存在于目标DataFrame中。