用python编写代码：一个人脸有以下属性：左眼、右眼、鼻子、左嘴角和右嘴角的横纵坐标，性别（1为男性，2为女性）、是否微笑（1为笑，2为不笑）、是否戴眼镜（1为戴眼镜，2为不戴眼镜）、头部朝向（1为朝左，2为朝左前方，3为朝正面，4为朝右，5为朝右前方），在一个表格文件中存有多个人脸，每个人脸都具有以上属性，一个人脸对应一行，第一列为人脸图片的存储路径。现有一个人脸的各个属性，从表格中找到与之属性最相似的人脸，比较两者的存储路径是否一致。

以下是代码实现：

import pandas as pd

def find_similar_face(data, new_face):
    """
    从表格数据中找到与给定人脸属性最相似的人脸，并返回是否匹配
    :param data: 表格数据，包含多个人脸的属性
    :param new_face: 新人脸的属性，包含左眼、右眼、鼻子、左嘴角和右嘴角的横纵坐标、性别、是否微笑、是否戴眼镜、头部朝向
    :return: 是否找到匹配的人脸，匹配的人脸的存储路径
    """
    # 计算欧几里得距离
    data['distance'] = ((data['left_eye_x']-new_face['left_eye_x'])**2 + 
                        (data['left_eye_y']-new_face['left_eye_y'])**2 + 
                        (data['right_eye_x']-new_face['right_eye_x'])**2 + 
                        (data['right_eye_y']-new_face['right_eye_y'])**2 +
                        (data['nose_x']-new_face['nose_x'])**2 + 
                        (data['nose_y']-new_face['nose_y'])**2 + 
                        (data['left_mouth_x']-new_face['left_mouth_x'])**2 + 
                        (data['left_mouth_y']-new_face['left_mouth_y'])**2 + 
                        (data['right_mouth_x']-new_face['right_mouth_x'])**2 + 
                        (data['right_mouth_y']-new_face['right_mouth_y'])**2)
    
    # 根据性别、是否微笑、是否戴眼镜、头部朝向的匹配情况，筛选出符合条件的人脸
    similar_faces = data[(data['gender'] == new_face['gender']) &
                         (data['smile'] == new_face['smile']) &
                         (data['glasses'] == new_face['glasses']) &
                         (data['head_direction'] == new_face['head_direction'])]
    
    if len(similar_faces) == 0:
        return False, ''
    
    # 找到欧几里得距离最小的人脸
    min_distance_face = similar_faces.loc[similar_faces['distance'].idxmin()]
    
    # 判断是否匹配
    if min_distance_face['file_path'] == new_face['file_path']:
        return True, min_distance_face['file_path']
    else:
        return False, min_distance_face['file_path']

其中，`data`是一个`DataFrame`类型的数据，包含多个人脸的属性，`new_face`是一个字典类型的数据，表示新人脸的属性。函数先计算每个人脸与新人脸之间的欧几里得距离，然后根据性别、是否微笑、是否戴眼镜、头部朝向的匹配情况，筛选出符合条件的人脸。如果没有符合条件的人脸，则返回未找到匹配的结果。如果有符合条件的人脸，则找到欧几里得距离最小的人脸，并判断其存储路径是否与新人脸一致。最后返回匹配结果。