如何批量提取多个CSV文件中特定列的数据并保持文件名对应？

<code class="python">import pandas as pd
import os

def extract_columns(input_dir, output_dir, column_indices):
    """
    批量提取CSV文件中指定列的数据。

    Args:
        input_dir: 输入CSV文件所在的目录。
        output_dir: 输出文件的保存目录。
        column_indices: 需要提取的列的索引列表 (从0开始)。
    """
    for filename in os.listdir(input_dir):
        if filename.endswith(".csv"):
            filepath = os.path.join(input_dir, filename)
            try:
                df = pd.read_csv(filepath, sep='\s+', usecols=column_indices, engine='python') # 使用python引擎处理复杂的空格分隔
                output_filename = os.path.join(output_dir, filename)
                df.to_csv(output_filename, index=False)
                print(f"已成功处理文件: {filename}")
            except pd.errors.EmptyDataError:
                print(f"警告: 文件 {filename} 为空，跳过。")
            except pd.errors.ParserError:
                print(f"错误: 文件 {filename} 解析失败，请检查文件格式。")


# 示例用法：提取第3列和第4列 (索引为2和3)
input_directory = "path/to/your/input/csv/files"  # 替换为你的输入目录
output_directory = "path/to/your/output/directory" # 替换为你的输出目录
extract_columns(input_directory, output_directory, [2, 3])
</code>