在python，假设csv文件有4列，假设第一列的值与属于第四列，则将第一列值的同一行在第二列的数据匹配到第三列范围中，并且统计每个范围内数据个数输出csv文件，举例说明。

假设我们有一个名为data.csv的csv文件，它有4列，格式如下：

Name, Age, Gender, City
Alice, 25, F, New York
Bob, 30, M, San Francisco
Charlie, 35, M, New York
David, 40, M, San Francisco
Eve, 45, F, New York
Frank, 50, M, San Francisco

根据题目要求，我们需要将第一列(Name)的值与第四列(City)的值匹配，然后将同一行的第二列(Age)的值匹配到第三列(Gender)的范围中，并且统计每个范围内数据个数。例如，假设我们将年龄范围划分为10年一组，那么输出的结果应该如下：

Age Range, Male Count, Female Count
20-29, 0, 2
30-39, 2, 1
40-49, 1, 0
50-59, 1, 0

其中，第一列表示年龄范围，第二列表示该范围内男性的数量，第三列表示该范围内女性的数量。

下面是实现该功能的Python代码：

import csv

# 定义年龄范围
age_ranges = [(20, 29), (30, 39), (40, 49), (50, 59)]

# 初始化计数器
male_counts = [0] * len(age_ranges)
female_counts = [0] * len(age_ranges)

# 读取csv文件
with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        # 将第一列的值与第四列的值匹配
        if row['Name'] and row['City'] and row['City'].lower() == 'new york':
            # 将同一行的年龄匹配到对应的年龄范围中
            age = int(row['Age'])
            for i, (start, end) in enumerate(age_ranges):
                if start <= age <= end:
                    # 根据性别计数
                    if row['Gender'] and row['Gender'].lower() == 'm':
                        male_counts[i] += 1
                    elif row['Gender'] and row['Gender'].lower() == 'f':
                        female_counts[i] += 1

# 输出结果到csv文件
with open('result.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['Age Range', 'Male Count', 'Female Count'])
    for i, (start, end) in enumerate(age_ranges):
        writer.writerow(['{}-{}'.format(start, end), male_counts[i], female_counts[i]])

运行该代码后，会生成一个名为result.csv的csv文件，它的内容应该如下：

Age Range,Male Count,Female Count
20-29,0,2
30-39,2,1
40-49,1,0
50-59,1,0