Как сравнить два файла CSV с одинаковыми столбцами, но разными значениями?

Вы пробовали использовать pandas и numpy вместе?

Это выглядело бы примерно так:

import pandas as pd
import numpy as np

#get your second file as a Dataframe, since you need the whole rows later
file2 = pd.read_csv("file2.csv")

#get your columns to compare
file1Column5 = pd.read_csv("file1.csv")["name of column 5"]
file2Column5 = file2["name of column 5"]

#add a column where if values match, row marked True, else False
file2["ColumnsMatch"] = np.where(file1Column5 == file2Column5, 'True', 'False')

#filter rows based on that column and remove the extra column
file2 = file2[file2['ColumnsMatch'] == 'True'].drop('ColumnsMatch', 1)

#write to new file
file2.to_csv(r'file3.csv')

Просто напишите для таких вещей свой собственный код. Вероятно, это проще, чем вы ожидаете.

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd

# read the csv files
csv1 = pd.read_csv('<first_filename>')
csv2 = pd.read_csv('<sencond_filename>')

# create a comapare series of the files
iseq = csv1['Path'] == csv2['Path']

# push compared data with 'True' from csv2 to csv3
csv3 = pd.DataFrame(csv2[iseq])

# write to a new csv file
csv3.to_csv('<new_filename>')