可以使用Python的pandas库来处理CSV文件，具体步骤如下：

1. 首先使用pandas的read_csv()函数将两个CSV文件读取为dataframe格式。

2. 对dataframe进行操作，使用pandas中merge()函数将两个dataframe合并，合并基准为前两列。

3. 设置循环遍历dataframe的每一行，如果前两列匹配，则询问用户是否覆盖此行数据，如果用户选择覆盖，则将对应的行数据修改后合并回原dataframe中，否则不做处理。

4. 循环结束后，将最终结果保存到新的CSV文件中。

以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取CSV文件1
df1 = pd.read_csv('file1.csv')
# 读取CSV文件2
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并两个dataframe
merge_df = pd.merge(df1, df2, on=['column1', 'column2'])

# 遍历merge_df每一行
for idx, row in merge_df.iterrows():
    # 如果前两列匹配
    if row['column1'] == row['column2']:
        # 询问用户是否覆盖
        decision = input(f"Do you want to override row {idx}? (y/n)")
        if decision == 'y':
            # 修改对应行数据
            merge_df.loc[idx, 'column3'] = 'new value'
        else:
            # 不做处理
            pass

# 将最终结果保存到新的CSV文件
merge_df.to_csv('output.csv', index=False)