pandas dataframe用两列条件合并

在Pandas DataFrame中，如果想要基于两个或多列的特定条件进行合并，通常可以使用`merge()`、`join()` 或者 `concat()` 函数，以及布尔索引来筛选数据。这里以`merge()`为例，它可以根据指定的列进行连接（inner join默认），结合两个DataFrame中的共同列。

假设我们有两个DataFrame，一个是`df1`，有`key1` 和 `value1` 列，另一个是 `df2`，有 `key2` 和 `value2` 列，我们想根据 `key1` 和 `key2` 的匹配进行合并，并且只有当 `value1` 和 `value2` 都满足某种条件（比如大于某个值）时才保留行：

# 假设 value1 和 value2 需要同时大于某个阈值
threshold = 10

# 使用 merge() 函数
merged_df = pd.merge(df1[df1['value1'] > threshold], 
                     df2[df2['value2'] > threshold],
                     on=['key1', 'key2'],
                     how='inner')

# 'how=' inner 表示内连接，仅保留两个DataFrame中都存在的行

在这个例子中，`on=['key1', 'key2']` 指定了连接的键，`how='inner'` 表示只保留两个DataFrame中 `key1` 和 `key2` 相同，并且 `value1` 和 `value2` 都大于 `threshold` 的行。