可以使用Python中的pandas库来完成此任务。首先，将这两个列表转换为DataFrames对象，然后使用merge函数进行比较和合并。最后，使用loc函数将合适的数据添加到单元格中。示例如下：

import pandas as pd

创建第一个数据帧

df1 = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3, 4], 'name': ['John', 'Amy', 'Peter', 'Tom']})

创建第二个数据框

df2 = pd.DataFrame({'id': [3, 4, 5], 'age': [23, 25, 19]})

使用merge函数合并两个数据框

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id', how='left')

对合并后的数据框使用loc函数来添加数据到单元格中

merged_df.loc[merged_df['name'] == 'Amy', 'age'] = 22

print(merged_df)

输出结果:

id name age 0 1 John NaN 1 2 Amy 22.0 2 3 Peter 23.0 3 4 Tom 25.0

在这个例子中，我们将两个列表转换为DataFrame对象，然后使用merge函数将它们合并起来。接下来，我们使用loc函数找到'name'为'Amy'的行并将'age'更改为22。最后，我们打印出合并和更改后的DataFrame。