如何用Python比对两个CSV文件并删除csv_2中无匹配的行

1万行数据量级很小，以下3种方案都可以快速完成需求，按需选择即可：

方案1：Python实现（跨平台通用性最强） #

逻辑简单易修改，不需要额外安装依赖，处理速度极快：

# 读取csv_1的所有合法ID存入集合，查询效率为O(1)
with open("csv_1.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    valid_ids = {line.strip() for line in f if line.strip()}

# 遍历csv_2过滤符合条件的行
result = []
with open("csv_2.csv", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        line = line.strip()
        if not line:
            continue
        current_id = line.split(";")[0].strip()
        if current_id in valid_ids:
            result.append(line)

# 输出过滤后的结果到新文件
with open("filtered_csv_2.csv", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("\n".join(result))

方案2：Linux/macOS 终端命令实现（无需写代码，一行完成） #

直接用系统自带的awk工具处理：

awk -F ';' 'NR==FNR{id_set[$0];next} $1 in id_set' csv_1.csv csv_2.csv > filtered_csv_2.csv

命令逻辑说明：

• -F ';' 指定csv_2的字段分隔符为分号
• NR==FNR{id_set[$0];next} 读取第一个文件csv_1，把所有行内容存入集合
• $1 in id_set 处理csv_2时判断第一列是否在集合内，符合条件就自动输出

方案3：Excel/WPS 可视化操作（适合无代码基础用户） #

操作步骤：

• 把csv_1的所有内容复制到表格的A列，再导入csv_2到同表格的C、D列（导入时指定分隔符为分号，自动拆分两列）
• 在E列第一行输入公式 =COUNTIF(A:A,C1)，下拉填充所有行
• 筛选E列数值为1的行，复制筛选结果保存为新的csv文件即可

注意：如果你的csv文件包含表头，处理前需要先跳过第一行，避免把表头当做ID匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者iulianpn