当ID匹配时从另一个CSV更新CSV中的行

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，将两个CSV文件加载到内存中，可以使用编程语言中的文件读取功能，如Python中的csv模块或Pandas库。
2. 遍历第一个CSV文件的每一行，获取每行的ID值。
3. 在第二个CSV文件中查找与第一个CSV文件中的ID匹配的行。可以使用循环遍历或者使用数据库的查询语句来实现。
4. 如果找到匹配的行，可以根据需要更新第一个CSV文件中的相应行。可以使用编程语言提供的CSV写入功能，如Python中的csv模块或Pandas库。
5. 重复步骤2至4，直到遍历完第一个CSV文件的所有行。

下面是一个示例代码（使用Python和Pandas库）：

import pandas as pd

# 加载两个CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 遍历第一个CSV文件的每一行
for index, row in df1.iterrows():
    # 获取当前行的ID值
    id_value = row['ID']
    
    # 在第二个CSV文件中查找匹配的行
    matching_rows = df2[df2['ID'] == id_value]
    
    # 如果找到匹配的行
    if not matching_rows.empty:
        # 更新第一个CSV文件中的相应行
        df1.loc[index] = matching_rows.iloc[0]

# 将更新后的结果写入新的CSV文件
df1.to_csv('updated_file.csv', index=False)

在这个示例中，我们使用了Pandas库来加载和处理CSV文件。通过遍历第一个CSV文件的每一行，我们获取了当前行的ID值，并在第二个CSV文件中查找匹配的行。如果找到匹配的行，我们使用loc函数将第一个CSV文件中的相应行更新为匹配行的值。最后，我们将更新后的结果写入一个新的CSV文件。

这个方法可以适用于大多数编程语言和CSV处理库。根据具体的需求和编程环境，可能需要进行一些调整和优化。