AB两列组成一个条件，然后判断数据中是否存在这个条件的集合

当你有两列数据A和B，想要根据这两列组成的特定条件来检查数据集中哪些行满足该条件时，你可以使用pandas库中的条件筛选功能。Pandas DataFrame有一个布尔索引（boolean indexing）的概念，可以根据列值进行逻辑运算。

例如，假设你有一个DataFrame `df`，其中`df['A']` 和 `df['B']` 是两个列，你可以使用以下代码来创建一个条件，比如如果A列大于某个值并且B列等于另一个值：

# 假设 A 列的数据是整数，B 列的数据是字符串
condition = (df['A'] > some_value) & (df['B'] == 'some_string')

# 这个 condition 是一个布尔系列，True 表示满足条件，False 表示不满足
result_df = df[condition]

# result_df 就是你筛选后只包含满足条件行的子集

这里的 `some_value` 和 `'some_string'` 需要替换为你实际要比较的具体数值或字符串。

如果你想知道存在哪些具体的条件组合（即(A, B)对），你可以遍历所有可能的组合并记录下满足条件的组合：

from itertools import product

# 假设 A 和 B 的可能取值范围
a_values = [val_a1, val_a2]  # 替换为A列的不同值
b_values = ['val_b1', 'val_b2']  # 替换为B列的不同值

# 创建所有可能的(A, B)对
conditions = list(product(a_values, b_values))

# 检查每个条件
for a_val, b_val in conditions:
    condition = (df['A'] == a_val) & (df['B'] == b_val)
    filtered_rows = df[condition]
    # 可能的操作包括但不限于打印符合条件的行、统计数量等