如何用pandas库从没有表头列名的csv文件中根据其第5第6列与txt文件中第6第7列具有各自相同数据的条件筛选出包含第5第6行在内的行数

可以使用pandas库中的read_csv函数读入csv文件，然后使用header参数指定表头为None，再使用usecols参数指定需要读入的列为第5列和第6列，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv', header=None, usecols=[4, 5])

接下来，使用pandas库中的read_table函数读入txt文件，再使用usecols参数指定需要读入的列为第6列和第7列，代码如下：

txt_df = pd.read_table('filename.txt', header=None, usecols=[5, 6])

然后，使用merge函数将两个DataFrame按照第6列进行合并，代码如下：

result_df = pd.merge(df, txt_df, on=5)

最后，筛选出第5列和第6列同时满足条件的行数，代码如下：

filtered_df = result_df[(result_df[4] == result_df[5])]
rows = filtered_df.index.tolist()

其中，rows即为包含第5列和第6列同时满足条件的行数的列表。