以下是一个示例代码，演示如何按条件和列中的最小值过滤Pandas数据帧：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Emily'],
        'Age': [25, 28, 24, 27],
        'Score': [80, 90, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按条件过滤数据帧
filtered_df = df[df['Score'] > 80]

# 找到列中的最小值
min_score = df['Score'].min()

# 按最小值过滤数据帧
filtered_df = df[df['Score'] == min_score]

在上述代码中，首先创建了一个示例数据帧df。然后，使用条件df['Score'] > 80过滤出分数大于80的行，结果存储在filtered_df中。

接下来，使用df['Score'].min()找到分数列中的最小值，将其存储在min_score变量中。

最后，使用条件df['Score'] == min_score过滤出分数等于最小值的行，结果仍然存储在filtered_df中。

根据实际需求，您可以根据不同的条件和列中的不同统计值来过滤Pandas数据帧。