修改程序data = pd.read_csv('result_8.txt', sep='\t', header=None) # 选取第一列和第二列作为x和y x = data.iloc[:, 0] y = data.iloc[:, 1] # 给定x和y的范围 x_range = [20.942, 64.524] y_range = [17.568, 151.632] # 在给定范围中筛选第三列的数据 z = data[(data.iloc[:, 0] >= x_range[0]) & (data.iloc[:, 0] <= x_range[1]) & (data.iloc[:, 1] >= y_range[0]) & (data.iloc[:, 1] <= y_range[1])].iloc[:, 2] # 去重并求出最小值 min_z = z.unique().min() print(min_z)，打印出满足条件的这一行的第一列、第二列和第三列的坐标信息，格式为（x,y,z）

修改后的程序如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('result_8.txt', sep='\t', header=None)

# 选取第一列和第二列作为x和y
x = data.iloc[:, 0]
y = data.iloc[:, 1]

# 给定x和y的范围
x_range = [20.942, 64.524]
y_range = [17.568, 151.632]

# 在给定范围中筛选第三列的数据
z = data[(data.iloc[:, 0] >= x_range[0]) & (data.iloc[:, 0] <= x_range[1]) &
         (data.iloc[:, 1] >= y_range[0]) & (data.iloc[:, 1] <= y_range[1])].iloc[:, 2]

# 去重并求出最小值
min_z = z.unique().min()

# 打印出满足条件的这一行的第一列、第二列和第三列的坐标信息，格式为（x,y,z）
result = data[data.iloc[:, 2] == min_z].iloc[:, :3]
print('({},{},{})'.format(result.iloc[0, 0], result.iloc[0, 1], result.iloc[0, 2]))

这个程序会输出满足条件的这一行的第一列、第二列和第三列的坐标信息，格式为（x,y,z）。注意，这个程序假设数据文件中的第一列是x，第二列是y，第三列是z。如果数据文件中的列名不同，需要修改程序中的相应代码。