检查两个不同列的df中的两个值是否存在于不同的df中？

在云计算领域，检查两个不同列的DataFrame中的两个值是否存在于不同的DataFrame中可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和模块，例如pandas库用于处理数据框。
2. 读取两个不同的DataFrame，分别命名为df1和df2。
3. 确定要检查的两个列，分别命名为col1和col2。
4. 使用pandas的isin()函数检查col1和col2中的值是否存在于df2中。例如，可以使用以下代码检查col1的值是否存在于df2的某一列中：
5. 使用pandas的isin()函数检查col1和col2中的值是否存在于df2中。例如，可以使用以下代码检查col1的值是否存在于df2的某一列中：
6. 这将在df1中创建一个新的列'col1_exist_in_df2'，其中包含布尔值，表示col1的值是否存在于df2中的某一列中。
7. 同样地，使用isin()函数检查col2的值是否存在于df2中的某一列中。
8. 同样地，使用isin()函数检查col2的值是否存在于df2中的某一列中。
9. 最后，可以通过筛选df1中'col1_exist_in_df2'和'col2_exist_in_df2'都为True的行来找到col1和col2的值同时存在于df2中的情况。
10. 最后，可以通过筛选df1中'col1_exist_in_df2'和'col2_exist_in_df2'都为True的行来找到col1和col2的值同时存在于df2中的情况。

这样，我们就可以检查两个不同列的DataFrame中的两个值是否存在于不同的DataFrame中。根据具体的业务需求，可以进一步处理筛选结果。