以下是使用Pyspark根据另一个数据帧的多列条件删除行的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Delete Rows Based on Multiple Columns").getOrCreate()

# 创建示例数据帧
data = [("Alice", 25, "New York"),
        ("Bob", 30, "Chicago"),
        ("Charlie", 35, "Los Angeles"),
        ("Dave", 40, "San Francisco")]

df1 = spark.createDataFrame(data, ["name", "age", "city"])

# 创建用于删除行的条件数据帧
conditions = [("Alice", 25, "New York"),
              ("Charlie", 35, "Los Angeles")]

df2 = spark.createDataFrame(conditions, ["name", "age", "city"])

# 使用join操作删除符合条件的行
df3 = df1.join(df2, on=["name", "age", "city"], how="left_anti")

# 显示结果数据帧
df3.show()

以上代码中，我们首先创建了一个示例数据帧df1，其中包含name、age和city三列。接下来，我们创建了一个条件数据帧df2，其中包含了我们想要删除的行的条件。然后，我们使用join操作将两个数据帧连接在一起，并使用left_anti模式删除符合条件的行。最后，我们显示了结果数据帧df3，其中已经删除了符合条件的行。