我建议使用pandas来实现您正在寻找的目标：
这里是如何简单，它将使用Pandas，考虑你的两个csv文件是这样的：

• • 一米一米一**

reference,name,house
2348A,john,37
5648R,bill,3
RT48,kate,88
76A,harry ,433

• • 一米二米一x**

reference
2348A
76A

• • 代码**

import pandas as pd
df1 = pd.read_csv(r'd:\temp\data1.csv')
df2 = pd.read_csv(r'd:\temp\data2.csv')
df3 = pd.merge(df1,df2, on= 'reference', how='inner')
df3.to_csv('outpt.csv')

• • 输出. csv**

,reference,name,house
0,2348A,john,37
1,76A,harry ,433

我建议使用以下工具：

• • • csvjoin来自csvkit**或
• "Pandas"
• • 解决方案1：**

pip install csvkit
$ csvjoin --help
usage: csvjoin [-h] [-d DELIMITER] [-t] [-q QUOTECHAR] [-u {0,1,2,3}] [-b]
               [-p ESCAPECHAR] [-z MAXFIELDSIZE] [-e ENCODING] [-S] [-v] [-l]
               [--zero] [-c COLUMNS] [--outer] [--left] [--right]
               [FILE [FILE ...]]

• • 示例：[reference]的列上的*左联接

csvjoin --columns "reference" --left CSV1.csv CSV2.csv

• • 解决方案2：**

您还可以使用panda库，它更易于操作Dataframe和按列过滤。

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('CSV1.csv')
df2 = pd.read_csv('CSV2.csv')

df = df1[df1['reference'].isin(df2['reference'])]
df.to_csv('output.csv', index=False)