在Pandas中，可以使用boolean indexing来根据特定的条件筛选DataFrame。如果你想要基于两个条件进行筛选，可以使用&（和）和|（或）操作符。

以下是一个示例：

python
import pandas as pd

创建一个DataFrame

df = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'qux', 'quux'],
'B': [1, 2, 3, 4, 5],
'C': [10, 20, 30, 40, 50]
})

使用两个条件进行筛选

在'A'列中查找'foo'并且'B'列值大于2

filtered_df = df[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] > 2)]

print(filtered_df)
在这个例子中，我们使用&操作符来联接两个条件。这意味着我们想要在'A'列中查找'foo'并且'B'列的值大于2的所有行。如果你想要使用或操作符，只需用|替换&即可。例如，如果你想要查找在'A'列中是'foo'或者'B'列的值大于2的所有行，你可以这样做：

python
filtered_df = df[(df['A'] == 'foo') | (df['B'] > 2)]
请注意，在Python中，括号是必需的，因为运算符的优先级问题。&和|操作符的优先级高于比较运算符，因此我们需要使用括号来确保比较运算符先于&或|执行。