使用Pandas匹配两个CSV文件公共列并合并对应行数据的实现方法

以下提供3种不同场景下的实现方式：

1. Python实现（灵活适配各类复杂场景、大文件处理） #

需要先安装pandas依赖：
pip install pandas
执行代码：

import pandas as pd

# 替换为你本地的文件路径
df_id = pd.read_csv('file1.csv')
df_comment = pd.read_csv('file2.csv')

# 按NAME列合并，inner模式仅保留两边都匹配成功的行
merge_result = pd.merge(df_id, df_comment, on='NAME', how='inner')

# 输出结果到新文件，关闭自动索引写入
merge_result.to_csv('merged_result.csv', index=False)

如果需要保留单侧全部数据，可将how参数修改为left（保留左侧文件全部行）、right（保留右侧文件全部行）、outer（保留两边全部行）。

2. Linux/macOS 命令行实现（无需代码，快速处理小文件） #

使用系统自带的join命令即可完成，你给出的样例已经按NAME列预先排序，直接执行：

join -t ',' -1 2 -2 1 file1.csv file2.csv | awk -F ',' 'BEGIN{OFS=","}{print $2,$1,$3}' > merged_result.csv

参数说明：

• -t ',' 指定csv分隔符为逗号
• -1 2 取第一个文件的第2列（NAME）作为匹配键
• -2 1 取第二个文件的第1列（NAME）作为匹配键
• 后续awk命令用于调整列顺序，输出ID、NAME、COMMENTS的顺序

如果你的文件未预先按NAME排序，先执行排序操作再合并：

sort -t ',' -k2 file1.csv > file1_sorted.csv
sort -t ',' -k1 file2.csv > file2_sorted.csv
join -t ',' -1 2 -2 1 file1_sorted.csv file2_sorted.csv | awk -F ',' 'BEGIN{OFS=","}{print $2,$1,$3}' > merged_result.csv

3. 办公软件实现（适合无代码基础用户） #

用Excel/WPS表格操作即可：

• 将两个CSV文件分别导入到同一个工作簿的两个工作表中
• 在第一个工作表（含ID、NAME）的C1单元格输入表头COMMENTS
• 在C2单元格输入公式：=VLOOKUP(B2, 第二个工作表名!A:B, 2, FALSE)
• 下拉C2单元格填充所有行，即可自动匹配得到对应的COMMENTS
• 最后将当前工作表的三列数据另存为CSV格式即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Masamune