python实现csv1和csv2的年份和证券代码相同时,则将csv2的行业代码\财务杠杆率\资产规模加入到csv1中,

可以使用 pandas 库中的 merge() 函数将两个 csv 文件按照年份和证券代码进行合并，并根据需要保留相应的列。具体实现可以参考如下代码：

import pandas as pd

# 读取两个 csv 文件
df1 = pd.read_csv('csv1.csv')
df2 = pd.read_csv('csv2.csv')

# 将两个 csv 文件按照年份和证券代码进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2[['年份', '证券代码', '行业代码', '财务杠杆率', '资产规模']], on=['年份', '证券代码'], how='left')

# 将合并后得到的行业代码、财务杠杆率和资产规模加入到 csv1 中
merged_df[['行业代码', '财务杠杆率', '资产规模']] = merged_df[['行业代码', '财务杠杆率', '资产规模']].fillna(value=df1[['行业代码', '财务杠杆率', '资产规模']])
merged_df = merged_df.drop(columns=['证券代码_y', '行业代码_x', '财务杠杆率_x', '资产规模_x'])
merged_df = merged_df.rename(columns={'证券代码_x': '证券代码', '行业代码_y': '行业代码', '财务杠杆率_y': '财务杠杆率', '资产规模_y': '资产规模'})

# 将结果保存到新的 csv 文件中
merged_df.to_csv('merged.csv', index=False)

希望能对您有所帮助。