从多个txt文件中提取大量我想得到的数据 最后返回到表格中

你可以使用Python编程语言来处理这个任务。以下是一种可能的解决方案：

1. 首先，使用Python中的os模块中的函数来列出要处理的所有txt文件。例如，可以使用以下代码：

   import os

   file_dir = "/path/to/txt/files"
   file_list = os.listdir(file_dir)

这将返回一个包含文件名的列表，可以进一步遍历每个文件并提取数据。

2. 对于每个txt文件，使用Python中的open函数打开它，并使用readlines函数读取所有行。例如：

   with open(file_path) as f:
       lines = f.readlines()

这将返回一个包含文件中所有行的列表。

3. 对于每个文件中的每一行，使用Python中的正则表达式来匹配你想要的数据。例如，如果你想要提取所有包含“关键字”的行，可以使用以下代码：

   import re

   pattern = re.compile("关键字")

   for line in lines:
       if pattern.search(line):
           # 处理匹配到的行

在处理匹配到的行时，可以使用Python中的字符串方法来提取你想要的数据，并将其添加到一个列表中。

4. 处理完所有文件后，使用Python中的pandas库来创建一个DataFrame对象，并将列表中的数据添加到其中。例如：

   import pandas as pd

   df = pd.DataFrame(columns=["data"])  # 创建一个空的DataFrame对象

   for data in data_list:
       df = df.append({"data": data}, ignore_index=True)  # 将数据添加到DataFrame对象中

5. 最后，使用pandas库将DataFrame对象输出到Excel文件中。例如：

   output_path = "/path/to/output/excel/file.xlsx"

   writer = pd.ExcelWriter(output_path)
   df.to_excel(writer, index=False)
   writer.save()

这将在指定路径下创建一个Excel文件，并将DataFrame对象中的数据写入其中。

这只是一个简单的示例，你需要根据具体情况进行修改和扩展。