Python实现产品数据文件对比并生成新增产品文件的问题求助

我刚接触Python，正在开发一个小工具，功能是拿一份从URL下载的产品信息主文件，和本地的旧数据文件做对比——核心是通过SKU列找出主文件里的新增产品，然后生成两个文件：一个只包含新增SKU的列表，另一个保留主文件所有列但只放新增产品的行。

文件名说明 #

• downloaded_data.csv：从URL下载的主文件，包含完整的产品信息
• current-data.csv：用来对比的旧数据文件，以此为基准找新增产品
• new-products.csv：最终生成的文件，要保留主文件的所有列，但仅包含旧文件里没有的产品行
• comparison-file.csv：辅助文件，只输出所有新增的SKU列表

示例：downloaded_data.csv的列结构（新文件需完全保留这些列）

示例：current-data.csv的列结构（通过SKU/ID列做匹配）

示例：预期生成的new-products.csv

我写了下面的Python代码，但运行后发现new-products.csv直接是主文件的副本，完全没有过滤出新增产品。需要说明的是，旧数据文件的列和主文件不一样，列顺序也不同，我只打算用SKU作为唯一匹配标识。有没有大佬能帮我看看问题出在哪，或者给点改进方向呀？谢谢啦！

import pandas as pd
import requests

pd.set_option("display.max_rows", None)

# Dowload CSV file
url = "URL GOES HERE"
response = requests.get(url)

# Check if the request was successful (status code 200)
if response.status_code == 200:
    # Save the content of the response to a local CSV file
    with open("downloaded_data.csv", "wb") as f:
        f.write(response.content)
    print("CSV file downloaded successfully")
else:
    print("Failed to download csv file. Status code: ", response.status_code)

# Read the CSV file into a Pandas DataFrame
master_file_compare = pd.read_csv("downloaded_data.csv", usecols=[29], names=['SKU'])
account_data = pd.read_csv("account-data.csv", usecols=[5], names=['SKU'])

# Merging both dataframe using left join
comparison_result = pd.merge(master_file_compare,account_data, on='SKU', how='left', indicator=True)

# Filtering only the rows that are available in left (master_file_compare)
comparison_result = comparison_result.loc[comparison_result['_merge'] == 'left_only']

comparison_result.to_csv('comparison-file.csv', encoding='utf8')

# Compare Comparison file to master and generate data file
with open('downloaded_data.csv', 'r', encoding='utf8') as in_file, open('new-products.csv', 'w', encoding='utf8') as out_file:
    for line in in_file:
        if line.split(',')[0].strip() not in comparison_result:
            out_file.write(line)

# print(account_data.head)
print(comparison_result)

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Calogero Savarino