如何考虑一组列作为主键的情况下，从另一个csv文件更新csv文件？

可以使用pandas库中的merge方法，指定主键列，实现两个csv文件的合并。具体步骤如下：

1. 读取两个csv文件，并指定主键列，例如设主键列为['col1', 'col2']。

import pandas as pd

# 读取两个csv文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 指定主键列
key_cols = ['col1', 'col2']

2. 合并两个csv文件，根据主键列匹配行，并更新第一个csv文件。

# 合并两个csv文件
merged = pd.merge(df1, df2, how='left', on=key_cols)

# 更新第一个csv文件
merged.drop_duplicates(subset=key_cols, inplace=True)
merged.to_csv('file1.csv', index=False)

代码示例中使用了how='left'表示使用左连接方式，如果需要其他连接方式可以进行更改。同时，使用了drop_duplicates()函数去重，确保每条记录只出现一次。