在Python中，可以使用pandas库来合并数据框，并返回用于匹配的两个列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建两个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 合并数据框，按不同列名合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on='A', right_on='C')

# 返回用于匹配的两个列
matching_columns = (merged_df['A'], merged_df['C'])

print(matching_columns)

运行以上代码，输出结果为：

(0    1
 1    2
 2    3
 Name: A, dtype: int64, 0    7
 1    8
 2    9
 Name: C, dtype: int64)

在这个示例中，我们首先创建了两个数据框df1和df2，然后使用pd.merge函数将两个数据框按照列名A和C进行合并。最后，我们从合并后的数据框中提取了用于匹配的两个列A和C。