根据一个txt中第6第7列的数字，如何用pandas从没有表头列名的csv文件的第5第6列中筛选出数字相同的行，并输出csv文件中的行所属的行号

可以使用Pandas库中的merge函数来实现。以下是一个示例代码，它假设CSV文件没有表头，并选择第5和第6列。txt文件也没有表头，并选择第6和第7列。代码将输出两个文件中行号相同的行，并将结果写入到一个新的CSV文件中。

import pandas as pd

# 读取csv文件，选择第5和第6列
csv_df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None, usecols=[4,5])

# 读取txt文件，选择第6和第7列
txt_df = pd.read_csv('your_txt_file.txt', header=None, delimiter='\t', usecols=[5,6])

# 将两个DataFrame按第6列进行内连接
merged_df = pd.merge(csv_df, txt_df, left_on=5, right_on=5)

# 筛选出第6列和第7列相同的行，并输出其所属的行号
common_rows = merged_df[merged_df[5] == merged_df[6]]
row_numbers = common_rows.index.tolist()

# 读取原始CSV文件，并根据行号筛选出相应的行
original_df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', header=None)
result_df = original_df[original_df.index.isin(row_numbers)]

# 将结果写入到新的CSV文件中
result_df.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

需要注意的是，由于CSV和txt文件没有表头，我们需要将`header=None`传递给`read_csv`方法。另外，由于txt文件是以制表符分隔的，我们需要将`delimiter='\t'`传递给`read_csv`方法。在将结果写入到新的CSV文件中时，我们将`index=False`和`header=False`传递给`to_csv`方法，以避免输出行号和表头。