如果ID在 * 两个文件 * 中都是唯一的，你可以尝试这样做：

TABLE1 = pd.read_csv("csv1.csv")
TABLE2 = pd.read_csv("csv2.csv", usecols=["ID"]).set_axis(["ID from csv2"], axis=1)

out = pd.merge(TABLE1, TABLE2, left_on="ID", right_on="ID from csv2", how="left")

out.to_csv("csv1.csv", sep=",", index=False, na_rep="N/A") #change the sep if needed

输出（csv1.csv）：

ID,Another header,ID from csv2
First,row,First
Second,row,N/A
Third,row,Third
Fourth,row,Fourth
Fifth,row,N/A
Sixth,row,Sixth

我假设你只想合并2个 Dataframe ，因为你的代码与csv阅读无关。
一个简单的方法是在合并前复制第二个 Dataframe 中的ID列，只保留相关的列。
所以你可以这样写：

csv1 = pd.merge(table1,table2[['ID']].assign(**{'ID from csv2': table2.ID}),
                on='ID', how='left')

使用您的示例数据，它会按预期给出：

ID Another header ID from csv2
0   First            row        First
1  Second            row          NaN
2   Third            row        Third
3  Fourth            row       Fourth
4   Fifth            row          NaN
5   Sixth            row        Sixth

(of当然，这只有在ID在两个 Dataframe 中是唯一的时候才有意义...）