要按照多个条件对Pandas中的数据进行分组和筛选行，可以使用groupby()和filter()方法来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name和Gender两列进行分组，并筛选出符合条件的行
grouped = df.groupby(['Name', 'Gender'])
filtered = grouped.filter(lambda x: len(x) >= 2)

print(filtered)

输出结果为：

   Name  Age Gender
0   Tom   20      M
3   Tom   35      F
2  John   30      M
4  John   40      F

在上述代码中，首先创建了一个包含Name、Age和Gender列的DataFrame。然后，使用groupby()方法按照Name和Gender两列进行分组。接下来，使用filter()方法结合lambda函数筛选出符合条件（即每个分组的行数大于等于2）的行。最后，打印输出筛选后的结果。

注意：filter()方法返回的是一个新的DataFrame，只包含符合条件的行。