用python读取 182 个pdf的特医食品说明书，按照表 1 的要求提取【营养成分表】中“每 100kJ”列的指定营养成分数据，

在Python中，可以使用`tabula-py`库读取PDF表格，并结合`pandas`库处理数据。首先，你需要安装这两个库：

pip install tabula-py pandas

然后，你可以使用以下步骤来完成任务：

1. **导入所需库**：

import tabula
import pandas as pd
from io import StringIO

2. **读取PDFs**：

# 假设文件路径保存在一个列表pdf_paths中，每个元素对应一个PDF文件
pdf_data = []
for path in pdf_paths:
    df_page = tabula.read_pdf(path, pages='all', multiple_tables=True)  # 提取所有页面的数据
    for table_df in df_page:
        pdf_data.append(table_df)

3. **合并所有表格到一个大DataFrame**：

all_data = pd.concat(pdf_data, ignore_index=True)  # 合并数据，忽略索引

4. **查找和筛选营养成分表**：
由于我们不知道每个PDF的具体结构，这一步通常需要手动检查。假设营养成分表有特定的标题行，我们可以这样操作：

target_table = all_data[all_data.iloc[:, 0].str.contains('营养成分表')].reset_index(drop=True)

5. **提取“每 100kJ”列的数据**：
找到含有“每 100kJ”的列，可能需要遍历列名或者查找特定关键词：

nutrient_column_name = "每 100kJ"  # 假设这个名称在所有表格中是一致的
column_index = target_table.columns.get_loc(nutrient_column_name)

specific_nutrients = target_table.iloc[:, column_index]  # 选择所需的营养成分数据

6. **处理缺失值和异常**：

specific_nutrients = specific_nutrients.dropna()  # 删除缺失值

7. **存储结果**：

# 可能会将数据转换成CSV或其他格式，方便后续分析或导出
specific_nutrients.to_csv("extracted_nutrition.csv", index=False)

如果你不确定表1的要求，可能需要查看实际PDF内容或提供更多细节。