以下是一个使用Python编程语言的示例代码，用于比较两个数据集中的两组属性，并使用匹配项更新第三个数据集。

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建第一个数据集
data1 = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
         '属性1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
         '属性2': [10, 20, 30, 40, 50]}
df1 = pd.DataFrame(data1)

# 创建第二个数据集
data2 = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
         '属性1': ['F', 'G', 'C', 'D', 'H'],
         '属性2': [60, 70, 30, 40, 80]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 创建第三个数据集
data3 = {'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
         '属性1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
         '属性2': [0, 0, 0, 0, 0]}
df3 = pd.DataFrame(data3)

# 比较两个数据集中的属性1，并使用匹配项更新第三个数据集的属性1
df3['属性1'] = df3['属性1'].where(df1['属性1'] != df2['属性1'], df2['属性1'])

# 比较两个数据集中的属性2，并使用匹配项更新第三个数据集的属性2
df3['属性2'] = df3['属性2'].where(df1['属性2'] != df2['属性2'], df2['属性2'])

# 打印更新后的第三个数据集
print(df3)

这段代码将创建三个数据集，然后比较第一个数据集和第二个数据集中的属性，并根据匹配项更新第三个数据集。在这个例子中，我们使用where函数来进行比较和更新操作。最后，打印出更新后的第三个数据集。