python实现根据一个csv文件中指定列的数据，筛选出另一个csv文件对应列中满足条件的数据，将满足条件的数据所在行的数据根据条件各自存成一个新的csv文件

以下是一个示例代码，其中包括对应的注释解释程序的实现过程：

import pandas as pd

# 读取csv文件1
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取csv文件2
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 根据列名筛选出csv文件1中具有指定条件的行
filtered_df1 = df1.loc[df1['column_name'] == 'condition']

# 根据列名筛选出csv文件2中具有指定条件的行
filtered_df2 = df2.loc[df2['column_name'] == 'condition']

# 将筛选后的行分别保存为新的csv文件
filtered_df1.to_csv('filtered_file1.csv', index=False)
filtered_df2.to_csv('filtered_file2.csv', index=False)

这段代码中，`pd.read_csv()` 方法可以读取csv文件并将其转换为pandas DataFrame格式的数据，`loc[]` 方法则允许我们按照指定的条件筛选出DataFrame中需要的部分。在此示例中，我们用到了条件语句 `df['column_name'] == 'condition'` 来筛选出满足条件的行。

最后，`to_csv()` 方法可以将满足条件的行保存为新的csv文件。我们使用 `index=False` 来指定不保存DataFrame中的索引列。