python如何筛选出没有表头列名的Csv文件中第5第6列各自与txt文件第5第6列具有相同数据的行，并写入新的csv文件

可以使用Python的csv模块来读取没有表头列名的csv文件，并使用pandas来对数据进行筛选和处理。具体的步骤如下：

1. 导入csv和pandas库：

import csv
import pandas as pd

2. 读取csv文件并转换为DataFrame格式：

with open('data.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    data = list(reader)
csv_df = pd.DataFrame(data)

3. 读取txt文件并转换为DataFrame格式：

with open('data.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    txt_data = [line.strip().split(',') for line in lines]
txt_df = pd.DataFrame(txt_data)

4. 提取csv文件和txt文件中的第5、6列数据：

csv_data = csv_df.iloc[:, 4:6]
txt_data = txt_df.iloc[:, 4:6]

5. 将两个DataFrame按照列进行合并，并筛选出符合条件的行：

result = pd.concat([csv_data, txt_data], axis=1, join='inner')

6. 将结果写入新的csv文件：

result.to_csv('result.csv', index=False, header=False)

这样就可以从没有表头列名的csv文件中筛选出第5、6列各自与txt文件第5、6列具有相同数据的行，并将结果保存到新的csv文件中。注意，这个方法假设csv文件和txt文件中的数据没有重复行，否则需要进行去重处理。