精华内容
下载资源
问答
  • 从不同表格中提取数字
    2021-06-12 14:10:39

    鉴于一个叫做xpathTables.html的HTML文档是这样的:

    DATAData_Text
    Data
    Data_Text_1Data_Text_2
    DATAData_Text

    而这个PHP脚本:

    $link = "xpathTables.html";

    $html = file_get_contents($link);

    $doc = new DOMDocument();

    $doc->loadHTML($html);

    $xpath = new DOMXPath($doc);

    $tables = $doc->getElementsByTagName('table');

    $nodes = $xpath->query('.//tbody/tr/td/a/b', $tables->item(0));

    var_dump($nodes->item(0)->nodeValue);

    $nodes = $xpath->query('.//tbody/tr/td[@class="body"]', $tables->item(0));

    var_dump($nodes->item(1)->nodeValue);

    $nodes = $xpath->query('.//tbody/tr/th/div[@id="Data"]', $tables->item(1));

    var_dump($nodes->item(0)->nodeValue);

    $nodes = $xpath->query('.//tbody/tr/td', $tables->item(1));

    var_dump($nodes->item(0)->nodeValue);

    $nodes = $xpath->query('.//tbody/tr/td', $tables->item(1));

    var_dump($nodes->item(1)->nodeValue);

    $nodes = $xpath->query('.//tbody/tr/td/a', $tables->item(2));

    var_dump($nodes->item(0)->nodeValue);

    $nodes = $xpath->query('.//tbody/tr/td', $tables->item(2));

    var_dump($nodes->item(1)->nodeValue);

    你得到这样的输出:

    串(4) “DATA”

    字符串(9) “Data_Text”

    串(4)“数据“

    string(11)”Data_Text_1“

    string(11)”Data_Text_2“

    string(4)”DATA“

    字符串(9)“Data_Text”

    我不明白你的好问题,所以我做了这个例子,以显示所有文本节点的表了。如果您只对这些节点中的某些节点感兴趣,则应该选择执行该工作的XPath查询。

    我包含标签table和tbody,只是为了让这个例子更像HTML。

    更多相关内容
  • 在文本,特别是表格文件,将数值提取出来,生成数组。包括浮点和整型数字。处理的对象可以是excel或者是txt,以及ascii文件,其中的文本间隔符本程序默认是“;”,大家可以自行修改间隔符参数再使用。
  • 如何在EXCEL表格中随机提取数据 如何在EXCEL表格中随机提取数据
  • 环景: win 10 专业版 office2016 操作流程: 1.复制单元格中数字 2.粘贴到右边单元格 3.选中刚才粘贴数字的单元格,按【ctrl+E】,快速填充到下面的单元格即可

    环境:

    win 10 专业版
    office2016

    操作流程:

    1.复制单元格中数字
    在这里插入图片描述2.粘贴到右边单元格中

    3.选中刚才粘贴数字的单元格,按【ctrl+E】,快速填充到下面的单元格即可
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 大家好,前面的文章小编分享了使用快捷键【Ctrl+E】技巧完成混合文本提取数字,适合初学者和函数不熟悉的同学。 对于熟悉函数的小伙伴们,还是偏向于公式来提取数字,毕竟有些混合文本用函数公式提取比技巧要方便...
    大家好,前面的文章中小编分享了使用快捷键【Ctrl+E】技巧完成混合文本提取数字,适合初学者和函数不熟悉的同学。
    

    对于熟悉函数的小伙伴们,还是偏向于公式来提取数字,毕竟有些混合文本用函数公式提取比技巧要方便快捷,只要解决如何设置公式,再多的单元格复制公式就可以了

    情景一:数字固定长度、在文本的左边或者右边
    在这里插入图片描述

    像上图表格中数字都在右边,而且手机号我们都知道是11位,这样我们可以直接用函数来提取

    方法:在B2单元格输入公式:

    =RIGHT(A2,11) 
    

    然后再下拉或双击填充公式即可完成全部提取手机号
    在这里插入图片描述

    情景二:数字位置固定(在左侧)、但长度不同

    上图表格中不全是手机号,还有其它数字,虽然数字位置从头开始,但长度不一致,怎么办呢?

    方法:在B2单元格输入公式:

    =LEFT(A2,2*LEN(A2)-LENB(A2))
    

    然后再下拉或双击填充公式,即可完成整列数字提取

    在这里插入图片描述

    情景三:数字位置固定(数字在右侧)、长度不同

    数字在右侧时,类似情景二,把【LEFT】函数换成【RIGHT】函数即可

    方法:在B2单元格输入公式:

    =RIGHT(A2,2*LEN(A2)-LENB(A2))
    

    然后再下拉或双击填充公式,即可完成整列数字提取

    在这里插入图片描述
    情景四:数字位置固定(数字在中间)、长度不同

    固定位置长度不同的文本可以通过【MID】函数来解决

    方法:在B2单元格输入公式:

    =MID(A2,3,2*LEN(A2)-LENB(A2))
    

    然后再下拉或双击填充公式,即可完成整列数字提取

    在这里插入图片描述

    情景五:数字两端有特殊符号

    上图表格中,数字位置、长度都不固定,唯一能看到的在数字两端有"-"符号,这时候应该如何处理呢?

    方法:在B2单元格输入公式:

    =TRIM(MID(SUBSTITUTE(A2,"-",REPT(" ",99)),99,99))
    

    然后再下拉或双击填充公式,即可完成整列数字提取

    在这里插入图片描述

    小伙伴们,在使用Excel中还碰到过哪些问题,评论区留言一起讨论学习

    您的点赞转发就是对小编最大的支持,欢迎关注评论

    展开全文
  • 怎么提取pdf表格数据In this article, we talk about the challenges and principles of extracting tabular data from PDF docs. We also compare six software tools to find out how they perform their ...

    怎么提取pdf中的表格数据

    In this article, we talk about the challenges and principles of extracting tabular data from PDF docs. We also compare six software tools to find out how they perform their respective tasks of parsing PDF tables and getting data out of them.

    在本文中,我们讨论了从PDF文档中提取表格数据的挑战和原理。 我们还比较了六个软件工具,以了解它们如何执行各自的任务以解析PDF表并从中获取数据。

    为什么从PDF中提取表格数据是一个挑战 (Why It’s a Challenge to Extract Tabular Data from PDF)

    Today PDF is used as the basis of communication between companies, systems, and individuals. It is regarded as the standard for finalized versions of documents as it is not easily editable except in fillable PDF forms. Most popular use cases for PDF documents in the business environment are:

    今天,PDF用作公司,系统和个人之间进行交流的基础。 它被认为是文档定稿版本的标准,因为除了可填写的PDF表格外,它不容易编辑。 在业务环境中,PDF文档的最流行用例是:

    • Invoices

      发票
    • Purchase Orders

      订单
    • Shipping Notes

      运输注意事项
    • Reports

      报告书
    • Presentations

      简报
    • Price & Product Lists

      价格和产品清单
    • HR Forms

      人力资源表格

    The sheer volume of information exchanged in PDF files means that the ability to extract data from PDF files quickly and automatically is essential. Spending time extracting data from PDFs to input into third party systems can be very costly for a company.

    PDF文件中大量的信息交换意味着快速,自动地从PDF文件提取数据的能力至关重要。 花费时间从PDF提取数据以输入到第三方系统对于公司而言可能是非常昂贵的。

    The main problem is that PDF was never really designed as a data input format, but rather, it was designed as an output format ensuring that data will look the same at any device and be printed correctly. A PDF file defines instructions to place characters (and other components) at precise x,y coordinates. Words are simulated by placing some characters closer than others. Spaces are simulated by placing words relatively far apart. As for tables — you are right — they are simulated by placing words as they would appear in a spreadsheet.

    主要问题是PDF从来没有真正设计成数据输入格式,而是设计成输出格式,以确保数据在任何设备上看起来都一样并且可以正确打印。 PDF文件定义了将字符(和其他组件)放置在精确的x,y坐标处的指令。 通过将某些字符放置得比其他字符更近来模拟单词。 通过将单词相对分开放置来模拟空间。 至于表,您是对的,它们是通过像在电子表格中一样放置单词来模拟它们的。

    We see that the PDF format has no internal representation of a table structure, which makes it difficult to extract tables for analysis. Unfortunately, a lot of open data is stored in PDFs, which was not designed for tabular data in the first place.

    我们看到PDF格式没有表结构的内部表示,这使得提取表进行分析变得很困难。 不幸的是,许多开放数据存储在PDF中,而这些数据最初并不是为表格数据而设计的。

    Luckily, different tools for extracting data from PDF tables are available in the market. Being somewhat similar to each other, they have their own advantages and disadvantages. In this article, we compare the most popular software that can help get tabular data out of PDFs and present it in an easy-to-read, editable, and searchable format.

    幸运的是,市场上有多种用于从PDF表提取数据的工具。 它们彼此有点相似,但各有优缺点。 在本文中,我们将比较最流行的软件,该软件可以帮助从PDF中获取表格数据,并以易于阅读,可编辑和可搜索的格式显示它们。

    OCR:何时以及为什么使用它 (OCR: When and Why to Use It)

    Before choosing a tool, the first point is to understand what type of PDF files — text- or image-based — you will work with. It will impact on whether to use Optical Character Recognition (OCR) or not.

    在选择工具之前,首先要了解您将使用哪种类型的PDF文件(基于文本或图像)。 这将影响是否使用光学字符识别(OCR)。

    For example, we have a report generated as an output by a piece of software and imported in PDF format. Commonly, it is a text-based PDF.

    例如,我们有一个报告,它是由一个软件生成的输出,并以PDF格式导入。 通常,它是基于文本的PDF。

    If you work with image-based PDFs like scanned paper docs, or, for example, files captured by a digital camera — this is where OCR comes in. OCR enables machines to recognize written text or printed letters inside images. In other words, the technology helps to convert ‘text-as-an-image’ into an editable and searchable format.

    如果您使用基于图像的PDF(例如,扫描的纸张文档),或者使用数码相机捕获的文件,则可以使用OCR。OCR使机器可以识别图像中的文字或印刷字母。 换句话说,该技术有助于将“文本图像”转换为可编辑和可搜索的格式。

    Image for post
    Document scanned and converted into a text document using OCR
    使用OCR扫描文档并将其转换为文本文档

    o if your PDF is image-based, then the process of data extraction consists of two tasks: to recognize text and then recognize the table structure (i.e., how the text is placed in rows and columns). Some tools, like Amazon Textract, can complete both of them. But since text recognition is a separate task, it can be performed independently, with the help of pure OCR tools. There are dozens of them, but in this article, we will focus on the table structure recognition.

    o如果您的PDF是基于图像的,则数据提取过程包括两个任务:识别文本,然后识别表结构(即,文本在行和列中的放置方式)。 某些工具(例如Amazon Textract)可以完成这两个工具。 但由于文本识别是一项单独的任务,因此可以在纯OCR工具的帮助下独立执行。 它们有数十种,但是在本文中,我们将重点放在表结构识别上。

    从表中检测和提取数据的细节 (Nuances of Detecting and Extracting Data from Tables)

    Let’s assume that we have a text-based PDF document generated as an output by a piece of software. It contains tabular data, and we want to extract it and present in a digital format. There are two main ways to detect tables:

    假设我们有一个基于文本的PDF文档,它是由一个软件生成的输出。 它包含表格数据,我们希望将其提取并以数字格式显示。 检测表有两种主要方法:

    • Manually, when you detect column borders by eye and mark table columns by hands

      手动,当您用肉眼检测列边界并用手标记表格列时
    • Automatically, when you rely on program algorithms

      自动,当您依赖程序算法时

    Some tools offer either manual or automatic detection, while others combine both variants. From our experience, we can say that most of our clients’ cases require automatic recognition because they handle hundreds of documents with a slightly variable table structure. For example, columns’ width can differ not only between two documents but also on different pages inside one document. Therefore, if we mark each column in each table on each page by hand, it would take a lot of time and effort.

    一些工具提供手动或自动检测,而其他工具则结合了这两种变体。 根据我们的经验,我们可以说大多数客户的案例需要自动识别,因为他们处理的表结构略有变化的数百个文档。 例如,列的宽度不仅可以在两个文档之间不同,而且可以在一个文档内的不同页面上不同。 因此,如果我们在每个页面上手动标记每个表中的每一列,则将花费大量时间和精力。

    For our study, we created a sample one-page document covering all typical difficulties of data extraction caused by an ‘inconsistent’ table structure. Here is it:

    对于我们的研究,我们创建了一个样本的单页文档,其中涵盖了由“不一致”表结构引起的所有典型数据提取困难。 就这个:

    Image for post
    Sample document created for the study
    为研究创建的样本文件

    As you can see, in our sample document, we have multiple tables, and all of them have different widths of columns and inconsistent alignments. In such cases, manual detection can be tedious. For this reason, we are not going to use software that offers only manual table data detection. We choose an automatic way, and let’s see how good are algorithms for each of the tools.

    如您所见,在我们的示例文档中,我们有多个表,并且所有表都有不同的列宽和不一致的对齐方式。 在这种情况下,手动检测可能很乏味。 因此,我们将不使用仅提供手动表格数据检测的软件。 我们选择一种自动方式,让我们看看每种工具的算法效果如何。

    In addition to the table structure’s basic elements, we also deliberately included some ‘extra formatting’ that can potentially complicate the process of recognition:

    除了表结构的基本元素外,我们还故意包含一些“额外格式”,这些格式可能会使识别过程复杂化:

    • Multiple tables on a page — all of them should be detected

      页面上有多个表格-应该检测到所有这些表格
    • Non-tabular data: headers and page number

      非表格数据:标题和页码
    • The multiline text inside cells

      单元格内的多行文字
    • Table column & row spanning — merged cells

      表的列和行跨度—合并的单元格
    • Small table cell margins inside the table and between the table and the header

      表格内部以及表格和标题之间的小表格单元格边距

    PDF表提取库和工具的比较 (Comparison of PDF Table Extraction Libraries and Tools)

    From this study, you will learn about how six software tools perform their respective tasks of parsing PDF tables and how they stack up against each other. In the first part, we compare Tabula, PDFTron, and Amazon Textract.

    通过本研究,您将了解六个软件工具如何执行各自的解析PDF表的任务,以及它们如何相互堆叠。 在第一部分中,我们比较了Tabula,PDFTronAmazon Textract。

    Let’s see how libraries and tools mentioned above coped with this task of data recognition and extraction based on our sample document.

    让我们看看上面提到的库和工具如何根据我们的示例文档来完成数据识别和提取的任务。

    塔布拉 (Tabula)

    Tabula is a tool for liberating data tables locked inside PDF files. Tool overview:

    Tabula是用于释放锁定在PDF文件中的数据表的工具。 工具概述:

    • Type of software available: web application, requires simple local server setup

      可用软件类型: Web应用程序,需要简单的本地服务器设置

    • Platforms: Windows, MacOS, open source (GitHub, MIT Licence)

      平台: Windows,MacOS,开源(GitHub,MIT Licence)

    • Terms of use: free, open-source

      使用条款:免费,开源

    • Supported output formats: CSV, TSV, JSON

      支持的输出格式: CSV,TSV,JSON

    • Notes: Tabula only works on text-based PDFs, not scanned documents

      注意: Tabula仅适用于基于文本的PDF,不适用于扫描的文档

    After uploading our sample file and parsing data from it via Tabula, we got the following output:

    在上传示例文件并通过Tabula解析其中的数据之后,我们得到以下输出:

    Image for post
    Image for post
    Tabula: the result of detection of tables in the sample document
    表格:示例文档中表格的检测结果

    Zones marked in red are parts of the original file where Tabula detected tables. At this step, data recognition is captured correctly; all tables are detected, extraneous elements do not distort the result.

    红色标记的区域是Tabula检测到表的原始文件的一部分。 在此步骤中,数据识别已正确捕获。 所有表都被检测到,无关元素不会扭曲结果。

    But if we go further, we will see that the first row of the first and last rows of the last two tables is missing:

    但是,如果走得更远,我们将看到最后两个表的第一行和最后一行的第一行丢失了:

    Image for post
    Tabula’s Lattice method: preview of extracted tabular data
    Tabula的Lattice方法:预览提取的表格数据

    Tabula offers two options: two data extraction methods. The automatic detection method is Lattice. The result of its usage you can see above. If we try Stream, results become better; all data is extracted correctly without missing rows:

    Tabula提供了两种选择:两种数据提取方法。 自动检测方法是莱迪思。 您可以在上面看到其使用结果。 如果尝试Stream ,结果会更好; 正确提取所有数据而不会丢失行:

    Image for post
    Tabula’s Stream method: preview of extracted tabular data
    Tabula的Stream方法:预览提取的表格数据

    But using the Stream method, we face another problem: cells with multiline text are split into multiple table rows. It seems this variant is the best that we can get from Tabula.

    但是使用Stream方法,我们面临另一个问题:具有多行文本的单元格被拆分为多个表行。 看来这种变形是我们可以从Tabula获得的最好的变形。

    Summary: Tabula’s automatic detection method is not the best choice, so I don’t recommend relying on it. Both recognition methods provided by this tool have their own disadvantages. While data loss looks unacceptable in any case, split rows can be returned to their original state with additional processing — manually or with the script’s help.

    简介 :Tabula的自动检测方法不是最佳选择,因此我不建议依赖它。 此工具提供的两种识别方法都有其自身的缺点。 尽管在任何情况下数据丢失看起来都是不可接受的,但可以通过手动或在脚本的帮助下进行额外的处理,将拆分的行恢复为原始状态。

    PDFTron (PDFTron)

    PDFTron is software with multiple basic and advanced features that facilitate the manipulation of PDFs. Tool overview:

    PDFTron是具有多种基本和高级功能的软件,可简化对PDF的操作。 工具概述:

    • Type of software available: desktop app, web browser app, mobile app

      可用软件类型:桌面应用程序,Web浏览器应用程序,移动应用程序
    • Platforms: Android, iOS, Windows, Linux, MacOS

      平台:Android,iOS,Windows,Linux,MacOS
    • Terms of use: free trial period, pricing for licensing starts at $4000 annually

      使用条款:免费试用期,许可的起价为每年4000美元
    • Supported output formats: MS Word, SVG, HTML

      支持的输出格式:MS Word,SVG,HTML

    After uploading our sample file and parsing data from it via PDFTron, we got the following output:

    在上传示例文件并通过PDFTron解析了其中的数据之后,我们得到以下输出:

    Image for post
    PDFTron: the result of detection of tables in the sample document
    PDFTron:样本文档中表格的检测结果

    Red rectangles show the borders of detected tables. The number of tables and tabular data is recognized correctly, but headers of the third and fourth tables are captured as the table elements.

    红色矩形显示检测到的表格的边框。 可以正确识别表和表格数据的数量,但是将第三和第四表的标题捕获为表元素。

    If we convert the original PDF into HTML format using PDFTron, we’ll see that the headers named ‘CATEGORY 2’ and ‘CATEGORY 3’ are included as separate cells inside the table. Also, there are bugs with merged cells of the first table: the last two columns are merged as a larger one, and the second line of text is separated into a separate cell.

    如果使用PDFTron将原始PDF转换为HTML格式,则会看到名为“ CATEGORY 2”和“ CATEGORY 3”的标头作为单独的单元格包含在表中。 此外,第一个表的合并单元格也存在错误:最后两列合并为较大的单元格,第二行文本被分隔为单独的单元格。

    Image for post
    PDFTron: preview of extracted tabular data
    PDFTron:预览表格数据的预览

    Summary: In the output document we can see a piece of non-tabular data incorrectly included in the extraction result. It’s not a big problem since it can be purged after processing, manually, or with the script’s help. Also, I will not recommend this tool in cases when you have a lot of merged cells — they might be messed up.

    简介:在输出文档中,我们可以看到提取结果中错误地包含了一段非表格数据。 这不是一个大问题,因为可以在处理后,手动或在脚本的帮助下清除它。 另外,如果您有很多合并的单元格,则我不推荐使用此工具,因为它们可能会弄糟。

    亚马逊Textract (Amazon Textract)

    Amazon Textract is a service that automatically extracts text and data from scanned documents that go beyond simple optical character recognition (OCR) to identify, understand, and extract data from forms and tables. Tool overview:

    Amazon Textract是一项服务,可以自动从扫描的文档中提取文本和数据,而不仅仅是简单的光学字符识别(OCR)来识别,理解和提取表单和表格中的数据。 工具概述:

    • Type of software available: web application

      可用软件类型:Web应用程序
    • Platforms: any modern web browser, all processing goes ‘in the Cloud’

      平台:任何现代的Web浏览器,所有处理都在“云端”进行
    • Terms of use: several models (free, monthly subscriptions, cost-per-page model)

      使用条款:多种模式(免费,每月订阅,每页成本模式)
    • Supported output formats: raw JSON, JSON for each page in the document, text, key/values exported as CSV, tables exported as CSV.

      支持的输出格式:原始JSON,文档中每个页面的JSON,文本,以CSV格式导出的键/值,以CSV格式导出的表。

    After uploading our sample file and parsing data from it via Amazon Textract, we got the following result:

    在上传示例文件并通过Amazon Textract解析了其中的数据之后,我们得到了以下结果:

    Image for post
    Image for post
    Amazon Textract: the result of detection of tables in the sample document
    Amazon Textract:示例文档中表的检测结果

    Zones painted in gray are parts of the original file where Amazon Textract detected tables. As you can see, it didn’t recognize the first table on the page, detected two separate tables — the second and the third — as a single one, and also messed up the order of tables on the page.

    灰色区域是Amazon Textract检测到表的原始文件的一部分。 如您所见,它无法识别页面上的第一个表,将两个单独的表(第二个和第三个表)检测为单个表,并且还弄乱了页面上表的顺序。

    Regarding the data inside the cells, the extraction result is quite satisfying with some exceptions:

    关于单元内的数据,提取结果非常令人满意,但有一些例外:

    • Missing the data of the first table in the extraction result

      提取结果中缺少第一个表的数据
    • Header string ‘CATEGORY 3 is included as a part of table in the extraction result

      标头字符串“ CATEGORY 3”作为表的一部分包含在提取结果中
    Image for post
    Image for post
    Amazon Textract: preview of extracted tabular data
    Amazon Textract:预览表格数据的预览

    Summary: Amazon Textract looks to be the less suitable tool for data extraction applied to this particular case. A large amount of data loss, messed order of tables, and non-tabular data in the output document. The main advantage of Amazon Textract compared to all other tools is OCR, so that you can extract tabular data from images or image-based PDFs. In the case of text-based PDF, I would recommend choosing another tool.

    简介: Amazon Textract似乎不太适合应用于此特定案例的数据提取工具。 输出文档中大量数据丢失,表顺序混乱以及非表格数据。 与所有其他工具相比,Amazon Textract的主要优势是OCR,因此您可以从图像或基于图像的PDF中提取表格数据。 对于基于文本的PDF,我建议选择其他工具。

    Here is the first part of the article ‘How to Extract Tabular Data from PDF. In the second part, which is coming soon, we will analyze three more popular solutions for extracting and converting data from PDF and prepare a big сomparison table where each tool is rated according to the specific criteria. Follow UpsilonIT’s blog not to miss the great content!

    这是文章“如何从PDF提取表格数据”的第一部分。 即将推出 的第二部分中 ,我们将分析另外三种从PDF提取和转换数据的流行解决方案,并准备 一张巨大的比较表 ,其中每个工具均根据特定标准进行评级。 关注UpsilonIT的博客,不要错过精彩的内容!

    翻译自: https://medium.com/@upsilon_it/how-to-extract-tabular-data-from-pdf-part-1-16cc3a29fcfa

    怎么提取pdf中的表格数据

    展开全文
  • 那么,如何快速中文,字母和数字中提取数字呢?在这里,王小老师将为您分享一些实用的函数公式。相信将来,每个人都会有用!提取文本左侧的数据当单元格的数字位于左侧,文本内容位于右侧时,我们可以使用以下...
  • 如何快速提取CAD图纸表格数据第一步:打开CADCAD命令行输入"Li"。”对象“,点选需要提标的多段线。回车。第二步:将CAD文本框据复制到Excel。选中文本框的有效数据”Ctrl C“,在打开的Excel”Ctrl V“。第...
  • excelperfect上篇文章讲解了提取位于字符串开头的数字的公式技术,本文研究字符串开头提取数字的技术:1. 这些数字是连续的2. 这些连续的数字位于字符串的末尾3. 想要的结果是将这些连续的数字返回到单个单元格与...
  • CTRL+E提取Excel表格数字

    千次阅读 2020-07-04 11:36:14
    Excel表格中提取数字 1. 手动输入提取的第一行的数字 2.选中后面的要填充的数字的位置 3.按CTRL+E
  • word快速提取数字

    千次阅读 2021-07-25 08:53:12
    在Word,如何在文本数字混排的表格中提取自己想要的数值呢?以便计算数值。这时候,可能很多人会使用复制、粘贴的方法一个个地提取出来?NO,NO,NO......这里给大家推荐1个技巧:Word查找和替换功能。比如说,快速...
  • Text Extraction from a Table Image, using PyTesseract and ...图像中提取文本可能会让人筋疲力尽,尤其是当您要提取大量内容时。一个众所周知的文本提取库是PyTesseract,一种光学字符识别 (OCR)。该库将为您提
  • WPS表格如何文本中提取数字

    千次阅读 2022-01-08 17:47:02
    如下图B列是系统导出的文本,文本含有一些数字,现在想要将这些数字提取出来。 全选B列数据单元格 点击下图选项(Excel插件,百度即可了解详细的下载安装方法,本文这里不作详细叙述) 勾选...
  • Excel单元格提取数字

    2022-02-16 14:15:56
    Excel单元格提取数字 如何在Excel混合文本提取纯数字 第一种 Ctrl + E 智能填充 先在第一个单元格输入相应的数字,之后选中区域,按Ctrl+E即可快速填充。 第二种 SEARCH函数法 在单元格输入公式=MIDB(A2,...
  • 提取数字的单元格手工输入第一行括号内的数字2.鼠标放置此单元格右下角,鼠标指针呈现黑色十字时,按住鼠标左键向下填充 3.在最后一个单元格右下角【自动填充选项】更改为【智能填充】 或使用快捷键【Ctrl+E】...
  • Excel如何提取单元格的部分文字或单元格数字 Excel如何提取单元格的部分文字或单元格数字,整理了Excel所有的提取要求,写成了一个公式翻译工具。 支持以下提取方式,输入提取要求,自动生成Excel...
  • IMPORTJSONAPI 提供自定义功能,以适合导入到Google Sheets电子表格表格格式JSON或GraphQL API有选择地提取数据。变更日志v1.0.4-添加了将值转换为日期的支持(2021年3月30日) v1.0.3-新增了将值转换为数字的...
  • python提取word表格中数据

    千次阅读 2021-08-03 13:00:33
    案例思想是源于前两天帮读者做了一个 demo ,需求大致将一上百个 word 中表格内容提取出来(所有word 中表格样式一样),把提取到的内容自动存入 Excel 。 原文地址 作者:zeroing 程序源码 from win32...
  • =MIDB(H15,SEARCHB("?",H15),2*LEN(H15)-LENB(H15)) 转自https://jingyan.baidu.com/article/39810a23a12adfb636fda600.html
  • 1.如下图E列数据单元格含有多个数字,现在我们想要将这些数字提取出来。 2.首先我们选中数据单元格区域 3.然后点击下图选项(Excel工具箱,百度即可了解详细下载安装信息,本文这里就不做详细解说。...
  • LEFT (①要提取字符的单元格,②要提取的字符的个数(即左开始要提取多少位)) RIGHT (①要提取字符的单元格,②要提取的字符的个数(即右往左要提取多少位)) MID(①要提取字符的单元格,②哪个位置开始截取...
  • 点击关注上方“SQL数据库开发”, 设为“置顶或星标”,第一时间送达干货SQL专栏SQL基础知识第二版 SQL高级知识第二版 前天写了篇《SQL如何提取字符串的字母?》,今天再教大家如...
  • Sub importfromword() Dim w As Object, i As Long, doc As Object '创建一个word的Application对象,... '循环打开使用数字命名的各个word文档,由doc代表 For i = 1 To 8 Set doc = w.documents.Open("D:...
  • 此文为的后记。读者可以参考https://www.jianshu.com/p/b85667a4ef76用到的python文字提取库pytesseract。...一,需要识别的表格如下: myplan.png二,表格交点分析及代码实现策略先需要确认交点,...
  • =INDIRECT("Sheet"&ROW(F1)&"!F1") 好久不做数据分析了,今天因为要申报一个项目又开始调用其一些公式、函数等等。 再次看csdn感觉还是很有感触。...毕业后选择了一份稳定的体制内工作,数据分析的思维和...
  • 一、Left函数 left(数据范围,抓取字数) 二、Right函数 right(数据范围,抓取字数) 三、Mid函数 mid(数据范围,开始位置,抓取字数) ...find(要搜寻的文字,数据范围,搜寻起点),如果搜寻起点未展示,则默认输出第一个...
  • Excel:单元格提取数字,并求和

    千次阅读 2020-02-15 15:44:37
    需求:提取数字1,5等 步骤: 1.提取数字 使用公式: =MIDB(A2,SEARCHB("?",A2),2*LEN(A2)-LENB(A2)) 提取结果: (此数据带有公式) 2.全选数字,复制-粘贴为值 (此数据为文本型数据) 3.全选数字,修改数字类型...
  • excel表格中身份证信息提取出生年月日,年龄,性别,出生地 excel表格中身份证信息提取出生年月日,年龄,性别,出生地身份证号码的意义1.年龄2.出生年月3.性别4.代码实现 出生地1.```报错:ModuleNotFoundError: ...
  • Excel文本中提取数值

    千次阅读 2021-06-08 17:23:55
    Excel文本中提取数值前言一、left、right、二、使用步骤总结 前言 在使用Excel进行数据处理的时候,有时候因为数据量较大不适合手动输入,而使用导入数据的方式,然后再进行数据处理。但导入的数据通常是文本格式...
  • Python 批量提取 Word 中表格内容,一键写入 Excel

    千次阅读 多人点赞 2021-03-31 00:40:59
    案例思想是源于前两天帮读者做了一个 demo ,需求大致将一上百个 word 中表格内容提取出来(所有word 中表格样式一样),把提取到的内容自动存入 Excel word 中表格形式如下 目前含有数个上面形式的 word 文档需要...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 37,844
精华内容 15,137
关键字:

从不同表格中提取数字