如何使函数使用“ .apply（）”并为每行返回serie / dataframes

Question

在特定条件下，我需要计算一些概率，因此我使用“过滤器”来获取包含给定值的行，例如：

df:
col1 col2 col3
 A    B    C
 H    B    C
 A    B
 A    H    C

这是“过滤器”

filter:
df[df.isin('A').any(1) & df.isin('C').any(1)]

col1 col2 col3
 A    B    C
 A    H    C

我需要帮助来转换函数中的过滤器。因此，我可以对所有可能的对使用df上的apply方法，例如：

pairs:
val1 val2
 A    B
 A    C
 A    H
 B    C
 B    H
 C    H

所以我想要这样的东西，但是不起作用：

pairs.apply(lambda row: filter(row['val1'], row['val2'])

expected return:
val1 val2 col1 col2 col3
 A    B    A    B    C
 A    C    A    B    C
           A    H    C
 A    H    A    H    C
 B    C    A    B    C
           H    B    C
...

非常感谢您的提前估算。