以下是一个示例代码，演示如何比较两个CSV文件并将共同字段的记录合并到第一个文件中：

import pandas as pd

def merge_csv_files(file1, file2):
    # 读取两个CSV文件
    df1 = pd.read_csv(file1)
    df2 = pd.read_csv(file2)

    # 根据共同字段合并数据
    merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_field')

    # 将合并后的数据写入第一个文件
    merged_df.to_csv(file1, index=False)

# 示例用法
merge_csv_files('file1.csv', 'file2.csv')

在上面的代码中，我们使用pandas库来处理CSV文件。首先，我们使用pd.read_csv()函数读取两个CSV文件的数据并存储在两个DataFrame对象中（df1和df2）。然后，我们使用pd.merge()函数来根据共同字段（在这里假设为“common_field”）合并两个DataFrame对象。最后，我们使用to_csv()函数将合并后的数据写入第一个文件（在这里是file1.csv），并将index参数设置为False以避免写入索引列。

请注意，在使用此示例代码时，需要将file1.csv和file2.csv替换为实际的文件路径。另外，还需要根据实际情况修改共同字段的名称。