Удалить строку, если она не содержит того же значения в пандах столбцов

Вы можете сгруппировать по COL2 (неинтуитивно, не так ли?) и получить количество уникальных элементов COL1 для каждой группы:

filtered_df = df[df.groupby('COL2')['COL1'].transform('nunique') == 2]

Выход:

>>> filtered_df
  COL1  COL2
0    A  seq1
1    B  seq1
4    A  seq4
7    B  seq4

Если у вас COL1 есть только 2 значения, вы также можете отфильтровать df значения в «COL1», merge на COL2; тогда melt:

out = (pd.melt(df[df['COL1']=='A'].merge(df[df['COL1']=='B'], on='COL2'), 
               id_vars=['COL2'], value_name='COL1')
       .drop(columns='variable')[['COL1', 'COL2']])

Выход:

  COL1  COL2
0    A  seq1
1    A  seq4
2    B  seq1
3    B  seq4

Вы также можете использовать pd.crosstab:

seq = pd.crosstab(df['COL1'], df['COL2']).all().loc[lambda x: x].index
out = df.loc[df['COL2'].isin(seq)]
print(out)

# Output
  COL1  COL2
0    A  seq1
1    B  seq1
4    A  seq4
7    B  seq4

Промежуточный результат:

>>> pd.crosstab(df['COL1'], df['COL2'])
COL2  seq1  seq2  seq3  seq4  seq5  seq9
COL1                                    
A        1     1     1     1     1     0
B        1     0     0     1     0     1