可以采用Python语言的pandas库来实现该功能。具体步骤如下：

1. 读取两个连接在一起的列，存储为两个DataFrame对象。

import pandas as pd
col1 = pd.read_csv('column1.csv', header=None)
col2 = pd.read_csv('column2.csv', header=None)

2. 将两个DataFrame对象中的值都转化为string类型，以确保二者一致。

col1[0] = col1[0].astype(str)
col2[0] = col2[0].astype(str)

3. 比较两个DataFrame对象中的值，找到col2中缺少的项目并追加到col1中。

missing_values = set(col1[0]).difference(col2[0])
for value in missing_values:
    col2 = col2.append({0: value}, ignore_index=True)

4. 将修改后的数据保存到新csv文件中。

col2.to_csv('merged_columns.csv', index=False, header=False)

最终的代码如下：

import pandas as pd

col1 = pd.read_csv('column1.csv', header=None)
col2 = pd.read_csv('column2.csv', header=None)

col1[0] = col1[0].astype(str)
col2[0] = col2[0].astype(str)

missing_values = set(col1[0]).difference(col2[0])

for value in missing_values:
    col2 = col2.append({0: value}, ignore_index=True)

col2.to_csv('merged_columns.csv', index=False, header=False)

其中，假设column1.csv和column2.csv分别为两个需要比较的csv文件，每个文件中只有一列数据，并且这两列数据已经被连接在了一起。