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  • 使用 Python 的 Camelot 包来自动化解析 PDF 中的有线框和无线框表格,代码简洁高效,而且可以把数据保存到 Excel、CSV 等文件中,便于对数据进行对比分析,极大地提高了数据处理的效率。   【课程设计大纲】
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  • PythonPDF提取表格

    2020-01-04 17:52:54
    使用Python的pdfplumber模块从PDF指定的各个页面中提取对应的表格,全部存入pandas的DataFrame中。将表格中不关注的行列删除后,保存到Excel电子表格中。 源码将STM32规格书中指定封装的引脚表提取到Excel中,方便...
  • Python提取PDF表格数据

    千次阅读 2019-10-10 08:33:18
    不久前,一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具,使用三行代码就能从 PDF 文件中提取表格数据。 项目地址:https://github.com/camelot-dev/camelot 项目作者提供了三种安装方法。首先,你可以使用 Conda ...

    从 PDF 表格中获取数据是一项痛苦的工作。不久前,一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具,使用三行代码就能从 PDF 文件中提取表格数据。

    项目地址:https://github.com/camelot-dev/camelot

     

    项目作者提供了三种安装方法。首先,你可以使用 Conda 进行安装,这是最简单的。

    conda install -c conda-forge camelot-py

    最流行的安装方法是使用 pip 安装。

    pip install camelot-py[cv]

    还可以从项目中克隆代码,并使用源码安装。

    git clone https://www.github.com/camelot-dev/camelot
    cd camelot
    pip install ".[cv]"

    我选择用pip安装包,装好包后就来读取PDF文件了

    import camelot
    tables = camelot.read_pdf('1.pdf')

    然后就报错了。。

    然后安装ghostscript

    依然报错

    最后在这个贴子上了解决方法https://github.com/atlanhq/camelot/issues/282 

    需要在ghostscript官网下载exe文件安装,下载地址:https://www.ghostscript.com/download/gsdnld.html

    安装后就不报错了

     

     

    接着读取pdf,发现读取的表是空的,就去阅读了一下说明,发现如果不设置页面,默认读取第一页

    然后找到PDF中表格对应的页面,再执行代码

    效果还不错,然后我试了下另外一个PDF文档,又出现了问题。。 表格又是空的

    对比了两个文档,发现pdf1中选中页中有两个表格,且是三线表,而pdf2中只有一个表格,还是传统的表格。在pdf1中发现有一页只有一个三线表,就试了下那一页,发现仍然不能读取,那么问题应该就是camelot只能读取表格中的数据,读取不了三线表中的数据。

    如果想把读取表格中的数据保存下来,可以参考如下代码

    >>> tables[0].df # get a pandas DataFrame!
    >>> tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # json, excel, html, sqlite,可指定输出格式
    >>> tables[0].to_csv('foo.csv') # to_json, to_excel, to_html, to_sqlite, 导出数据为文件
    >>> tables
    <TableList n=1>
    >>> tables[0]
    <Table shape=(7, 7)> # 获得输出的格式
    >>> tables[0].parsing_report
    {
        'accuracy': 99.02,
        'whitespace': 12.24,
        'order': 1,
        'page': 1
    }

     

    展开全文
  • 如何使用Python提取pdf表格及文本,并保存到excel.pdf
  • python提取PDF表格内容保存到excel

    万次阅读 2018-10-06 13:10:24
    pythonPDF提取表格

    一 提取pdf方法介绍

    任务是用python提取PDF里的表格文件到excel里面去。做为一个 学了一个周python的人来说当然像尝试一下看能不能做到,事实证明是可以的只是可能代码有点烂。。。。。。
    样本大概是这样的
    提取pdf表格样本
    首先网上查一下用python处理pdf文件的方法,感觉处理pdf文件的有好多种方法,各自有各自的特点,印象最深的是转成html文件的pdf2htmlEX,和提取文本的pdfminer,还有最后用的Tabula。分别介绍一下记录。

    • pdf2htmlEX
      做这个的时候不怎么了解html,而且也有人曾经尝试过似乎挺麻烦的,所以就没有去尝试。
    • pdfminer
      pdfminer功能非常的强大,可以转好多东西,用得到直接阅读官方文档,由于解析PDF是一件非常耗时和内存的工作,因此PDFMiner使用了一种称作lazy parsing的策略,只在需要的时候才去解析,以减少时间和内存的使用。
      解析结构图大概是这样的
      在这里插入图片描述
      PDFParser:从一个文件中获取数据
      PDFDocument:保存获取的数据,和PDFParser是相互关联的
      PDFPageInterpreter处理页面内容
      PDFDevice将其翻译成你需要的格式
      PDFResourceManager用于存储共享资源,如字体或图像。
      这个模块是通过页面布局解析出来的,解析出来大概如下
      在这里插入图片描述
      一句话概括:把相应布局的内容保存到不同的地方如上图布局,用到的什么就调用相应的函数读取。
      尝试过用这个方法提取表格但是挺麻烦的,网上别人给的思路是可以用识别线条的方法提取表格内容,如果能写出来应该效果挺不错的,时间有限加上网上也没用教程可以参考,都是不推荐用这个模块提取表格的,就没有继续尝试。提取文本内容应该很合适。
    • Tabula
      专门用来提取pdf里的表格的,支持导出csv.,excel文件
      提取出来一个页面如果有两个表格会放到一个list里,每个表格一个元素。一个表格一个dataframe结构的文件,所以需要配合pandas模块使用。

    二 练习项目介绍

    好久之前写了,一些细节忘记了,不过当时注释的很清楚直接上代码,也是怕哪天电脑突然死机代码没了。。。换个地儿存。。。这个模块提取的效率是真的慢。。。。。听说可以调Java的程序提取效率快三倍但是没学Java也就没有去了解,以后还用得到应该可以去了解一下。。。。。。

    # -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    import os
    import gc
    from PyPDF2.pdf import PdfFileReader
    from tabula import read_pdf
    import pandas as pd
    from openpyxl import load_workbook, Workbook
    import datetime
    
    
    def data_process2(dataframe2):
        """
        三步:
        删除只有一个非空或者全空的列
        从第一列开始往后合并直到遇到只有第一列不为空或者全不为空则处理下一步
        遇到只有第一行不为空则检查接下来的第三行如果一样情况则接下来三行合并成一行
        """
        #此循环处理只有一个非空或者全空列的情况,防止影响下面的处理
        k = 0
        while True:
            if dataframe2.notnull().sum(axis=0)[k] <= 1:
                print("%d空列\n", k, dataframe2.notnull()[k])
                if k+1 == dataframe2.columns.size:
                    dataframe2 = dataframe2.iloc[0:, :k]
                else:
                    dataframe_left = dataframe2.iloc[0:, :k]
                    dataframe_right = dataframe2.iloc[0:, k + 1:]
                    dataframe2 = pd.concat([dataframe_left, dataframe_right], axis=1, ignore_index=True)
                    k = k-1
            if k >= dataframe2.columns.size-1:
                break
            k = k+1
        i = 0
        t = 0
        print("去掉空列后\n", dataframe2)
        #空字符代替NaN防止NaN和其他合并时全为空
        dataframe2_copy = dataframe2.fillna('', inplace=False)
        #此循环处理表头
        while True:
            if i == 0:
                if dataframe2.notnull().sum(axis=1)[0] == dataframe2.columns.size:
                    break
                if dataframe2.notnull().sum(axis=1)[0] == 1 and dataframe2.notnull().iat[0, 0]:
                    break
                i = i + 1
            else:
                if dataframe2.notnull().sum(axis=1)[i] == dataframe2.columns.size:
                    t = t+1
                    break
                if dataframe2.notnull().sum(axis=1)[i] == 1 and dataframe2.notnull().iat[i, 0]:
                    t = t+1
                    break
                dataframe2_copy.iloc[t] = dataframe2_copy.iloc[t] + dataframe2_copy.iloc[i]
                i = i+1
            if i >= len(dataframe2):
                t = t + 1
                break
            print("处理表头中\n", dataframe2_copy)
        #去掉空行,并且重新索引
        dataframe2_copy.dropna(axis=0, how='all', inplace=True)
        dataframe2_copy = dataframe2_copy.reset_index(drop=True)
        #次循环处理表里的数据
        while i < len(dataframe2):
            if i+2 >= len(dataframe2):
                for p in range(len(dataframe2)-i):
                    dataframe2_copy.iloc[t] = dataframe2_copy.iloc[i+p]
                    t = t+1
                break
            elif dataframe2.notnull().sum(axis=1)[i] == 1 and dataframe2.notnull().iat[i, 0]:
                if dataframe2.notnull().sum(axis=1)[i+2] == 1 and dataframe2.notnull().iat[i+2, 0]:
                    dataframe2_copy.iloc[t] = dataframe2_copy.iloc[i] + dataframe2_copy.iloc[i+1] + dataframe2_copy.iloc[i+2]
                    i = i+3
                elif i+4 < len(dataframe2):
                    if dataframe2.notnull().sum(axis=1)[i + 1] == 1 and dataframe2.notnull().sum(axis=1)[i + 3] == 1 and dataframe2.notnull().sum(axis=1)[i + 4] == 1 and dataframe2.notnull().iat[i+1, 0] and dataframe2.notnull().iat[i+3, 0] and dataframe2.notnull().iat[i+4, 0]:
                        dataframe2_copy.iloc[t] = dataframe2_copy.iloc[i] + dataframe2_copy.iloc[i + 1] + dataframe2_copy.iloc[i + 2] + dataframe2_copy.iloc[i + 3] + dataframe2_copy.iloc[i + 4]
                        i = i + 5
                    else:
                        dataframe2_copy.iloc[t] = dataframe2_copy.iloc[i]
                        i = i + 1
                else:
                    dataframe2_copy.iloc[t] = dataframe2_copy.iloc[i]
                    i = i + 1
            else:
                dataframe2_copy.iloc[t] = dataframe2_copy.iloc[i]
                i = i+1
            t = t+1
        print("一个表的数据\n",dataframe2_copy)
        return dataframe2_copy.iloc[:t]
    
    
    
    def data_process1(dataframes):
        """
        根据两个空格拆分列数据合并
        适用于数据均为str类型表格
        如果非str型合并后为空数据丢失
        """
        dataframes.fillna('', inplace=True)
        print("处理前数据:\n", dataframes)
        n = 0
        while True:
            try:
                dataframes[n].str.split('  ', expand=True)#一列全是非str  pass
                dataframes[n] = dataframes[n].astype('str')#处理有一部分为非str情况,防止数据丢失
                over_data = dataframes[n].str.split('  ', expand=True)
                over_data.fillna('', inplace=True)
            except:
                print("遇到非str型的列   pass")
                n = n+1
                if n >= dataframes.columns.size:
                    break
                else:
                    continue
            print("重叠的列:\n", over_data)
            if n-1 < 0:
                dataframe_right = dataframes.iloc[0:, n + 1:]
                dataframes = pd.concat([over_data, dataframe_right], axis=1, ignore_index=True)
            elif n+1 > dataframes.columns.size:
                dataframe_left = dataframes.iloc[0:, :n]
                dataframes = pd.concat([dataframe_left, over_data], axis=1, ignore_index=True)
            else:
                dataframe_left = dataframes.iloc[0:, :n]
                dataframe_right = dataframes.iloc[0:, n+1:]
                dataframes = pd.concat([dataframe_left, over_data, dataframe_right], axis=1, ignore_index=True)
            n = n + over_data.columns.size
            if n >= dataframes.columns.size:
                break
        print("处理后数据\n:", dataframes)
        return dataframes
    
    
    def getCashflowAggregation(dataframe1):
        pass
    
    
    def pdf_to_xlsx(folder):
        """
        提取文件夹的PDF里表格数据
        对数据做初步整理
        对每个dataframe识别提取想要的数据保存到相应的sheet里,
        输出同名xlsx格式文件
        """
        files = os.listdir(folder)
        #遍历文件夹,找出PDF文件
        pdfFile = [f for f in files if f.endswith(".pdf")]
        for pdfFiles in pdfFile:
            #建立一个和PDF同名的xlsx文件
            pdfPath = os.path.join(folder, pdfFiles)
            xlsPath = pdfPath[:-3] + "xlsx"
            #建立Workbook然后和所要保存的数据表格连接,之后每次保存都会保存到不同的Sheet中
            Workbook(xlsPath)
            book = Workbook()
            book.save(filename=xlsPath)
            #获取PDF的页数
            pdf = PdfFileReader(open(pdfPath, "rb"))
            page_counts = pdf.getNumPages()
            dataframe2 = pd.DataFrame()
            #遍历PDF每一页,提取出表格数据
            for page in range(1, page_counts+1):
                try:
                    pf = read_pdf(pdfPath, encoding='gbk', multiple_tables=True,pages = page)
                    if len(pf) != 0:
                        for t in range(len(pf)):
                            dataframe1 = pf[t]
                            dataframe1 = data_process2(dataframe1)#处理表头
                            dataframe1 = data_process1(dataframe1)#按空格拆分合并项
    
                            #CashflowAggregation = getCashflowAggregation(dataframe1)
                            #列数相同的表格合并,并且删除重复项并保存
    
    
                            if dataframe2.empty:
                                dataframe2 = dataframe1
                            elif dataframe1.columns.size == dataframe2.columns.size:
                                dataframe2 = pd.concat([dataframe2,dataframe1],ignore_index=True)
                                #删除重复项会影响池分布的匹配提取,但是可以很好的处理静动态池和现金流归集
                                #dataframe2.drop_duplicates(keep="first", inplace=True)#在原来的数据里删除重复项
                                print(dataframe2)
                            else:
                                print("列数:", dataframe1.columns.size)
                                print(dataframe2)
                                #保存在不同的工作簿
                                writer = pd.ExcelWriter(xlsPath, engin='openpyxl')
                                book = load_workbook(writer.path)
                                writer.book = book
                                dataframe2.to_excel(writer, sheet_name='shet')
                                writer.close()
                                dataframe2 = dataframe1
                    del(pf)
                    gc.collect()
                except:
                    gc.collect()
                    print("Error Pass")
                    continue
            #保存最后的数据表格到另一个工作表里
            writer = pd.ExcelWriter(xlsPath, engin='openpyxl')
            book = load_workbook(writer.path)
            writer.book = book
            dataframe2.to_excel(writer, sheet_name='shet')
            writer.close()
    
    
    star_time = datetime.datetime.now()
    pdf_to_xlsx("D:\\2018暑假\\新建文件夹")
    stop_time = datetime.datetime.now()
    print("程序运行时间:", stop_time-star_time)
    
    展开全文
  • 来源:Python数据分析pdf是一种便携式文档格式,由Adobe公司设计。因为不受平台限制,且方便保存和传输,所以pdf非常受欢迎。目前市场上有很多pdf工具,大部分是阅读类,也有支持...

    来源:Python大数据分析

    pdf是一种便携式文档格式,由Adobe公司设计。因为不受平台限制,且方便保存和传输,所以pdf非常受欢迎。

    目前市场上有很多pdf工具,大部分是阅读类,也有支持对pdf的修改、转换等功能,但这部分工具不少是收费的。

    这次介绍一个开源python工具库-pdfplumber,可以方便地获取pdf的各种信息,包括文本、表格、图表、尺寸等。

    pdfplumber在github上有英文官方文档,后面我们会捡重点讲解,先看下如何用pdfplumber提取pdf表格?

    以NBA 2020-2021 常规赛数据作为范例,pdf表格如下:

    第一步:使用pdfplumber提取表格文本

    # 导入pdfplumber
    import pdfplumber
    
    # 读取pdf文件,保存为pdf实例
    pdf =  pdfplumber.open("E:\\nba.pdf") 
    
    # 访问第二页
    first_page = pdf.pages[1]
    
    # 自动读取表格信息,返回列表
    table = first_page.extract_table()
    
    table
    

    输出:

    第二步:整理成dataframe格式,保存为excel

    import pandas as pd
    
    # 将列表转为df
    table_df = pd.DataFrame(table_2[1:],columns=table_2[0])
    
    # 保存excel
    table_df.to_excel('test.xlsx')
    
    table_df
    

    输出:

    一个小小的脚本,不到十行代码,便将pdf表格提取并转化为dataframe格式,最终保存到excel。

    有个初步认知后,接下来详细讲讲pdfplumber的安装、导入、api接口等信息。

    pdfplumber简介

    前面已经介绍过pdfplumber的用途,也用一个小案例展示了如何提取表格,我觉得对于pdfplumber只需要了解三点就可以。

    1、它是一个纯python第三方库,适合python 3.x版本

    2、它用来查看pdf各类信息,能有效提取文本、表格

    3、它不支持修改或生成pdf,也不支持对pdf扫描件的处理

    Github地址https://github.com/jsvine/pdfplumber

    pdfplumber安装和导入

    同其他python库一样,pdfplumber支持使用pip安装,在命令行输入:

    pip install pdfplumber
    

    如果遇到安装慢的问题,可以替换镜像源,会快很多。

    pdfplumber安装后,用import导入即可使用:

    import pdfplumber
    ....
    

    pdfplumber简单使用

    pdfplumber中有两个基础类,PDF和Page。看字面意思能猜出,前者是处理整个文档,后者是处理页面。

    「pdfplumber.PDF类」

    属性描述
    .metadata获取pdf基础信息,返回字典
    .pages一个包含pdfplumber.Page实例的列表,每一个实例代表pdf每一页的信息。

    「pdfplumber.Page类」

    这是pdfplumber的核心功能,对pdf的大部分操作都是基于这个类,包括提取文本、表格、尺寸等。

    这里暂不一一列举它的属性和方法。

    通过一个简单的案例,就可以明白它们的作用。示例pdf文档,共两页:

    1. 读取pdf

    # 导入pdfplumber
    import pdfplumber
    
    # 读取pdf文件,返回pdfplumber.PDF类的实例
    pdf = pdfplumber.open("e:\\nba2.pdf")
    
    1. 获取该pdf文档的信息

    # 通过pdfplumber.PDF类的metadata属性获取pdf信息
    pdf.metadata
    

    输出:

    这些是pdf的基础信息,包括作者、来源、日期等。

    1. 总页数

    # 通过pdfplumber.PDF类的metadata属性获取pdf页数
    len(pdf.pages)
    
    1. 读取第一页的页宽、页高等信息

    # 第一页pdfplumber.Page实例
    first_page = pdf.pages[0]
    
    # 查看页码
    print('页码:',first_page.page_number)
    
    # 查看页宽
    print('页宽:'first_page.width)
    
    # 查看页高
    print('页高:'first_page.height)
    

    输出:

    1. 读取第一页的文本

    # 读取文本
    text = first_page.extract_text()
    print(text)
    

    输出:

    1. 读取第二页的表格

    import pandas as pd
    
    # 第二页pdfplumber.Page实例
    first_page = pdf.pages[1]
    
    # 自动读取表格信息,返回列表
    table = first_page.extract_tables()
    
    # 将列表转为df
    table_df = pd.DataFrame(table_2[1:],columns=table_2[0])
    
    table_df
    

    pdfplumber提取表格有很多的细节需要处理,这里给到的范例表格线框比较规范,所以能很简单的提取,但对于线框不完全(包含无线框)的表格,其效果就差了不少。

    在实际项目所需处理的pdf文档中,线框完全及不完全的表格都比较多,为了能够理解pdfplumber实现表格抽取的原理和方法,我们需要去细究相关参数的设置。

    正如案例所示,pdfplumber.Page对象的.extract_table()方法可以提取表格,返回从页面上最大的表中提取的文本,以列表列表的形式显示,结构为row -> cell。

    「表格抽取参数设置」

    默认情况下,extract_table使用页面的垂直和水平线(或矩形边缘)作为单元格分隔符。该方法可以通过table_settings参数进行高度自定义。可能的设置及其默认值:

    {
        "vertical_strategy": "lines", 
        "horizontal_strategy": "lines",
        "explicit_vertical_lines": [],
        "explicit_horizontal_lines": [],
        "snap_tolerance": 3,
        "join_tolerance": 3,
        "edge_min_length": 3,
        "min_words_vertical": 3,
        "min_words_horizontal": 1,
        "keep_blank_chars": False,
        "text_tolerance": 3,
        "text_x_tolerance": None,
        "text_y_tolerance": None,
        "interp_tolerance": 3,
        "interp_x_tolerance": None,
        "interp_y_tolerance": None,
    }
    

    pdfplumber支持对图表进行可视化调试,能输出图像,显示如何提取表。

    pdfplumber的独特之处

    python中有很多库可以处理pdf,比如PyPDF2、pdfminer等,那pdfplumber的优势在哪呢?

    首先,pdfplumber能轻松访问有关PDF对象的所有详细信息,且用于提取文本和表格的方法高级可定制,使用者可根据表格的具体形式来调整参数。

    最关键的是pdfplumber作者持续在维护该库,而同样受欢迎的PyPDF2已经不再维护了。

    ---------End---------

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    展开全文
  • Camelot: 一个可以轻松地从PDF文件中提取表格Python
  • Excalibur: 一个用于从PDF提取表格数据的Web界面,基于Camelot,采用Python 3开发。Excalibur仅适用于基于文本的PDF而不适用于扫描的文档
  • python提取pdf文件中的表格

    千次阅读 2019-10-24 18:37:51
    在做pdf文字抽取时,pdfplumber会与pdfminer3k有版本冲突,而且接口的封装性、抽取效果也没有pdfplumber好,所以强烈建议使用pdfplumber,抛弃pdfminer3k。 1、工具 pdfplumber pip install pdfplumber 2、调用...

    在做pdf文字抽取时,pdfplumber会与pdfminer3k有版本冲突,而且接口的封装性、抽取效果也没有pdfplumber好,所以强烈建议使用pdfplumber,抛弃pdfminer3k。

    1、工具

    pdfplumber

    pip install pdfplumber

    2、调用方法

    1. extract_tables()
    2. extract_table()

    3、详细使用

    extract_tables():将表格输出为json格式,默认为一个表格整体

    import pdfplumber
    
    with pdfplumber.open('xxxx.pdf') as pdf:
        page=pdf.pages[16] #提取pdf第17页中的表格
        for row in page.extract_tables():
            print(row)

    效果:

    extract_table():将表格的每一行默认为一个独立表格

    import pdfplumber
    
    with pdfplumber.open('xxxx.pdf') as pdf:
        page=pdf.pages[16] #提取pdf第17页中的表格
        for row in page.extract_table():
            print(row)

    提取效果:

     

    拓展:

    还可以将提取的Excel保存为csv文件

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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