如何合并两个同列CSV文件并整合CUSTOMER ID对应的DATE数据？

方法1：Python Pandas实现 #

这是最灵活高效的方案，适合处理批量数据：

• 导入pandas库，读取两个CSV文件
• 使用左连接保留第一个CSV的所有CUSTOMER ID，同时匹配第二个CSV中对应ID的所有DATE条目
• 输出合并后的结果到新CSV

代码示例：

import pandas as pd

# 读取两个CSV文件，替换成你的实际文件名
df_customer = pd.read_csv('customer_list.csv')
df_date = pd.read_csv('customer_dates.csv')

# 左连接合并，以CUSTOMER ID为匹配键
merged_result = pd.merge(df_customer, df_date, on='CUSTOMER ID', how='left')

# 保存结果，index=False避免生成多余的索引列
merged_result.to_csv('merged_customer_dates.csv', index=False)

说明：左连接会保留第一个CSV的所有200个ID，若某个ID在第二个CSV中有多个DATE，会自动生成多行对应；若ID在第二个CSV中无匹配数据，DATE列会显示NaN，可根据需求用fillna()填充空值。

方法2：Excel Power Query实现 #

适合不熟悉代码的用户，可视化操作更直观：

1. 打开Excel，依次点击「数据」>「获取数据」>「从文件」>「从CSV」，分别导入两个CSV到Power Query编辑器
2. 选中第一个表（仅含CUSTOMER ID的表），点击「合并查询」>「合并查询作为新查询」
3. 合并设置：选择第二个表，匹配列选「CUSTOMER ID」，连接类型选「左外部（从第一个表获取所有行，从第二个表匹配行）」
4. 点击确定后，找到新生成的匹配列，点击列名旁的展开按钮，选择「DATE」列并确认
5. 点击「关闭并上载」，将结果导入Excel工作表，最后另存为CSV即可

方法3：SQLite命令行实现 #

适合熟悉SQL的用户，轻量无需额外安装：

1. 打开SQLite命令行，执行以下命令导入数据并查询：

-- 设置CSV模式并导入两个文件
.mode csv
.import customer_list.csv table_customer
.import customer_dates.csv table_date

-- 执行左连接查询并导出结果
.headers on
.mode csv
.output merged_result.csv
SELECT table_customer."CUSTOMER ID", table_date.DATE 
FROM table_customer 
LEFT JOIN table_date ON table_customer."CUSTOMER ID" = table_date."CUSTOMER ID";

.quit

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kelb