如何根据来自另一个Dataframe的条件从多索引数据帧中选择重复的子集

import pandas as pd

# 创建多索引数据帧
data = {'Index1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Index2': [1, 2, 1, 2, 1, 2],
        'Value': [10, 20, 30, 40, 50, 60]}
df1 = pd.DataFrame(data)
df1 = df1.set_index(['Index1', 'Index2'])

# 创建用于筛选的条件Dataframe
condition = {'Index1': ['A', 'B'],
             'Index2': [1, 2]}
df2 = pd.DataFrame(condition)

# 合并两个Dataframe并筛选重复的子集
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['Index1', 'Index2'], how='inner')
duplicates = merged_df[merged_df.duplicated()]

# 打印重复的子集
print(duplicates)

# 如果需要，可以删除重复的子集
deduplicated_df = merged_df.drop_duplicates()

# 打印删除重复子集后的结果
print(deduplicated_df)