如何批量提取多个文本文件中的某几行到表格（PY或MATLAB）（文件名不连续）（可有现金报酬）

这个用py容易，建议用一个包，pandas，直接下载一个就可以了，接下来就是 *** 作了

import pandas as pd

import os

path ='/file/' #此为包含文件的路径名称

files = oslistdir(path) # 获取该路径下的所有文件名称

#循环读取

for file in files:

if 'df' not in dir():

df = pdread_csv(path + file, sep='\t')

df = df[df[1] in ['Measure EstimatedTotalIntraCranialVol', 'bankssts ']]

else:

temp = pdread_csv(path+ file, sep='\t')

temp = temp[temp[1] in ['Measure EstimatedTotalIntraCranialVol', 'bankssts ']]

df = pdconcat([df, temp])

print dfhead()

df 即所筛选出来的行

1、前提：加载numpy,pandas和Series,DataFrame。生成一个Series，并删除索引为‘c’的项，如图所示。

2、如果想删除Series中的多个指定项，在drop中添加这几项组成的列表即可。

3、接下来看看DataFrame如何删除数据，先生成一个4行4列的df1。

4、直接使用df1drop(['北京','上海'])则删除索引是‘北京’，‘上海’的数据，这样就完成了 *** 作。

第一行。

_andas [1] 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

_andas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

一、drop（）方法

1、dfdrop()删除一行或一列

print(dfisnull()sum())  #查看空值汇总

dfdrop(labels=None，index=None,columns=None) #labels参数指定要删除的行或列的名字，index参数指定要删除的行，columns参数指定要删除的列，用列表给定。

dfdrop(labels=[0,2],axis=0) #删除1-2行。

dfdrop(labels=[0,2],axis=1) #删除1-2列。

dfdrop(['列标签'],axis=1)#删除指定列标签的列，如果是单列可以直接用列名。

dfdrop(['航标签'])#删除指定行标签的行，如果是单行可以直接用行名。

2、axis参数值有两个，0表示删除行，为默认值；1表示删除列。

3、inplace参数值有两个，False表示返回一个新值，不修改原数据，为默认值；Ture表示在原来的数据基础上修改，除非确认要修改原数据，要慎用。

4、删除指定条件的行

（1）按行遍历指定符合条件的行索引

index_list=[]

for index, row_data in dfinterrows():

    if row_data['列标签']==‘指定条件’:

        index_listappend(index)

（2）删除指定行

df1=dfdrop(index_list,axis=0)

df1

（3）或者用列表表达式

index_list=[index for index, row_data in dfinterrows() if row_data['列标签']==‘指定条件’]

df1=dfdrop(index_list,axis=0)

df1

二、空值处理dropna（）

1、删除整行或列

df1=dfdropna(axis=0)或dfdropna() #删除含有NAN的行，不添加axis参数默认删除行。

df2=dfdropna(axis=1) #删除含有NAN的列。

2、对空值进行填充

（1）使用常数填充

df3=dffillna(0)

（2）用列的平均值填充

df4=dffillna(dfmean())

（3）用列的前一个数值填充

df5=dffillna(method=ffill,axis=1)

（4）用行的前一个数值填充

df5=dffillna(method=ffill,axis=0)

三、移除重复数据

1、参数说明

dfdrop_duplicates()方法的subset参数为所有列（默认），后指定列;keep参数为first（默认）、last和False；inplace参数为False（默认）和Ture。

df6=dfduplicated()#返回值为Ture和False

2、删除所有列都相同的行

df7=dfdrop_duplicates() #删除所有列都相同的行，最常用的方式。

dfreset_index(drop=True) #重建索引

3、删除指定列值相同的行

df7=dfdrop_duplicates(subset=['列名'],keep='first',inplace=False)#列名表示的是对比的列

dfreset_index(drop=True) #重建索引

四、计算两列值得到一新列值

1、使用列标签筛选，直接计算

df['新列标签']=df['第一列标签']df['第一列标签']

2、使用位置索引遍历，每对值单独计算

for i in range(len(df['第一列标签'])):

    df['新列标签']iloc[i]=df['第一列标签']iloc[i]df['第一列标签']iloc[i]

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。

数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：

下载地址是：>

1什么是pandas numpy模块和pandas模块都是用于处理数据的模块。 numpy主要用于针对数组进行统计计算,处理数字数据比较方便。 pandas除了可以处理数字数据,还可

In [104]: df

Out[104]:

           a

0  12abcdef

1  13abcdef

2   第一abcdef

In [105]: dfastrextract("(\d+\d+)()", expand=True)

Out[105]:

     0         1

0  12    abcdef

1  13    abcdef

2  NaN  第一abcdef

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