有时候我们需要统计软件分析出来的数据，这些数据保存到了csv文件中，而我们需要对比这些数据差异，就需要一个个的打开csv文件，而后找到数据复制粘贴出来，自己整理对比，而当数据文件比较多的时候，一个个打开复制就会显得比较耗时，那我们可以利用Python脚本来批量处理这些文件，这里我假如有3个csv文件数据：

而我们的目标是提取 ‘mt’这一列第4行到第7行的数据，话不多说，看下怎么操作吧。

这里我们先将脚本放在要处理文件的目录下，这样我们可以获取当前路径直接处理文件了。

首先我们就要获取当前路径，然后遍历路径下的csv文件：

接下来就是对每个csv文件中的数据进行提取操作了，利用pandas存储列表数据，首先我们可以设定一些参数，比如上面所说的列名为 ‘mt’的这一列，以及第4到第7行：

利用loc函数进行定位：

当然如果单纯就是第几列的话，这边需要用iloc函数，比如我们提取的是第二列，那么将上述的target_column改为1，这里注意区间是左闭右开，所以ens_row要改为6，不然就会少一行数据：

这里其实我们已经完成了提取操作，print一下：

接下来我们需要将这些数据汇总到一个新csv中，并且想让这些数据一行一行输出，也就是转置，如果不想转置也无所谓，看个人需求。

我们先将数据存储到sum_data列表中，然后在写入csv中：

最终结果，这里将列名去掉了，只保留了行名也就是index=True, header = False的作用：

在这过程中遇到pd.read_csv报错，可以参考这篇博客：

利用pandas读取csv文件时遇到UnicodeDecodeError问题以及解决过程-CSDN博客

完整代码附上：