
使用Python快速提取PDF表格数据的实践指南
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更新于2024-08-31
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基于Python快速处理PDF表格数据
Python 处理 PDF 表格数据是数据科学家和数据分析师经常遇到的问题,本文主要介绍了使用 Python 快速处理 PDF 表格数据的方法。通过示例代码的详细介绍,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值。
一、使用 pdfplumber 模块处理 PDF 表格数据
pdfplumber 是一个强大的 Python 库,用于处理 PDF 文件。通过使用 pdfplumber,我们可以轻松地提取 PDF 文件中的表格数据。首先,我们需要安装 pdfplumber 模块,使用 pip 安装命令如下:
pip install pdfplumber
安装完成后,我们可以使用以下代码来打开 PDF 文件:
import pdfplumber
import pandas as pd
with pdfplumber.open("D:\\python\\cai\\yq.pdf") as pdf:
page = pdf.pages[0]
print(page.extract_text())
执行上述代码后,我们可以获取 PDF 文件中的文本信息。然后,我们可以使用 extract_table() 函数来获取表格数据:
d1 = page.extract_table()
df = pd.DataFrame(d1[1:], columns=d1[0])
执行上述代码后,我们可以获取一个数据框 df,包含了 PDF 文件中的表格数据。
二、注意事项
在使用 pdfplumber 处理 PDF 表格数据时,我们需要注意以下几点:
1. PDF 表格中的数据,对于同一个数据或内容,不要有换行,如果换行,可能被识别为2个数据。
2. PDF 中的表格一定要有边框,没有边框的话,否则使用 extract_table() 函数就无法获取表格数据,extract_text() 仍然可以获取文本信息。
三、批量提取 PDF 表格数据
在实际应用中,我们经常需要批量提取多个 PDF 文件中的表格数据。我们可以使用以下代码来实现:
import pdfplumber
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
with pdfplumber.open("D:\\python\\cai\\5.pdf") as pdf:
for page in pdf.pages:
d1 = page.extract_table()
df = pd.concat([df, pd.DataFrame(d1[1:], columns=d1[0])])
执行上述代码后,我们可以批量提取多个 PDF 文件中的表格数据,并将其合并到一个数据框中。
使用 Python 处理 PDF 表格数据非常简单和方便。通过使用 pdfplumber 模块,我们可以轻松地提取 PDF 文件中的表格数据,并将其转换为数据框。同时,我们需要注意一些注意事项,以确保数据的准确性。
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