如果第一个dataframe中的列的数据存在于python中另一个dataframe的任何列中，则合并两个dataframe。

如果第一个dataframe中的列的数据存在于Python中另一个dataframe的任何列中，则可以通过合并两个dataframe来实现。合并可以使用pandas库中的merge()函数来完成。

merge()函数的语法如下：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='inner')

其中，df1和df2分别是要合并的两个dataframe，'column_name'是要进行合并的列名，how参数指定了合并的方式，可以是'inner'、'outer'、'left'或'right'。

合并后的结果将包含两个dataframe中共有的列和行。如果第一个dataframe中的列的数据存在于第二个dataframe的任何列中，则合并后的结果将包含两个dataframe中共有的行。

以下是合并两个dataframe的示例代码：

import pandas as pd

# 创建第一个dataframe
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': [4, 5, 6]})

# 创建第二个dataframe
df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 7, 8],
                    'C': [9, 10, 11]})

# 合并两个dataframe
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='B', how='inner')

print(merged_df)

输出结果为：

   A  B   C
0  1  4   9

在这个例子中，第一个dataframe df1的列'B'的数据存在于第二个dataframe df2的列'B'中，因此合并后的结果包含了共有的行。

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