在Excel中，我们可以使用COUNTIFS函数来统计满足多个条件的单元格数量。在Python中，我们也可以使用Pandas库来执行类似的操作。
具体实现如下：
首先，我们需要使用Pandas库中的read_csv()函数读取CSV文件。假设我们的CSV文件名为data.csv，它包含了以下几列数据：name、gender和age：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
现在我们已经将CSV数据读取到了Pandas的DataFrame中。接下来，我们可以使用以下命令来统计其中满足多个条件的行数量。
例如，我们想要统计age大于等于20岁并且gender为男性的行数量，可以使用以下代码：
count = len(df[(df['age'] >= 20) & (df['gender'] == 'male')])
print('count: ', count)
上述代码中，我们首先使用df[‘age’] >= 20 和 df[‘gender’] == ‘male’来取得符合条件的DataFrame对象。接着使用len()函数得到对象中的行数量，并打印输出。
类似地，我们也可以通过其他条件组合来完成类似的数据统计。
如果我们希望查看满足条件的具体行数据，可以将前面的len()函数替换成以下代码：
result = df[(df['age'] >= 20) & (df['gender'] == 'male')]
print(result)
上述代码将输出满足条件的行数据。