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  • 使用Adobe Acrobat打开PDF文件,并将PDF表格转存到EXCEL

    首先使用Adobe Acrobat Pro DC打开PDF文件,选中表格中的内容。下图是两种选择方式。

    在这里插入图片描述

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    • 方案一
      右键,点击“将选中项目导出为(X)”,选择“*.xlsx”,点击保存。

    • 方案二(推荐)
      右键,点击“复制时包含格式(F)”,打开Excel直接进行粘贴即可。
      在这里插入图片描述

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  • 将要提取表格的pdf文件重命名为test.pdf,将exe放在test.pdf这个目录,双击即可将pdf所有表格提取到同一目录下的Result.xls文件中
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  • Camelot:从pdf中提取表格数据

    万次阅读 2019-03-22 16:40:20
    Camelot:从pdf中提取表格数据文章目录:一、Camelot的介绍和安装1. Camelot介绍2. Camelot的安装3. 其他二、Camelot的使用1. 快速入门使用2. 详细说明3. camelot两种表格解析(提取)方法1、流解析(stream)2、格子...


    工作要效率,大数据时代,获取信息也要效率,只用不断的造轮子,才能不断的提高效率,今天介绍一下一款可以直接从pdf格式的文档中提取表格中数据的工具,Camelot!!!


    一、Camelot的介绍和安装

    1. Camelot介绍

    Camelot: 一个友好的PDF表格数据抽取工具

    一个python命令行工具,使任何人都能很轻松的从PDF文件中抽取表格数据。

    使用Camelot从PDF文档提取数据非常简单

    • Camelot允许你通过调整设置项来精确控制数据的提取过程
    • 可以根据空白和精度指标来判断坏的表格,并丢弃,而不必手动检查
    • 每一个表格数据是一个panda的dataframe,从而可以很方便的集成到ETL和数据分析工作流中
    • 可以把数据导出为各种不同的格式比如CSV、JSON、EXCEL、HTML

    2. Camelot的安装

    camelot有三种安装方式:

    • pip 安装
    • conda安装
    • 源码安装
    1. pip 安装

    pip install camelot-py[cv]

    1. conda安装

    conda install -c conda-forge camelot-py

    1. 源码安装

    git clone https://www.github.com/socialcopsdev/camelot
    cd camelot
    pip install “.[cv]”

    注意:

    如果后面导入camelot库包的时候,出现错误,可能是缺少Ghostscript包,用pip 安装即可。

    3. 其他

    源码参考文档:
    https://github.com/socialcopsdev/camelot
    使用文档:
    https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/

    二、Camelot的使用

    1. 快速入门使用

    从一个pdf文件中提取出表格:

    >>> import camelot
    >>> tables = camelot.read_pdf('foo.pdf')
    >>> tables
    <TableList n=1>
    >>> tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # json, excel, html
    >>> tables[0]
    <Table shape=(7, 7)>
    >>> tables[0].parsing_report
    {
        'accuracy': 99.02,
        'whitespace': 12.24,
        'order': 1,
        'page': 1
    }
    >>> tables[0].to_csv('foo.csv') # 也可以提取成其他格式 to_json, to_excel, to_html
    >>> tables[0].df # 获取一个pandas DataFrame!
    

    2. 详细说明

    上面的例子的说明:
    1、创建一个表格对象

    >>> tables = camelot.read_pdf('foo.pdf')
    >>> tables
    <TableList n=1>   # 只检测到一个表格
    

    默认情况下,Camelot仅使用PDF的第一页来提取表。要指定多个页面,可以使用pages关键字参数:

    >>> camelot.read_pdf('your.pdf', pages='1,2,3')
    

    也可以使用命令行执行相同的操作

    camelot --pages 1,2,3 lattice your.pdf
    

    该pages关键字参数接受页面页码的逗号分隔的字符串。还可以指定页面范围 - 例如,pages=1,4-10,20-30或pages=1,4-10,20-end。

    注意:

    如果pdf文件是加密的表格,需要加入password参数,值为解密密码

    >>> tables = camelot.read_pdf('foo.pdf', password='userpass')
    >>>tables
    <TableList n=1>
    

    命令行:

    camelot --password userpass lattice foo.pdf
    

    目前,Camelot仅支持使用ASCII密码和算法代码1或2加密的PDF 。如果无法读取PDF,则抛出异常。这可能是由于未提供密码,密码不正确或加密算法不受支持。


    2、查看表的形状(行和列),通过表格索引查看
    我们可以使用其索引访问每个表。从上面的代码片段中,我们可以看到该tables对象只有一个表,因为n=1。让我们使用索引访问该表0并查看它shape。

    >>> tables[0]
    <Table shape=(7, 7)>
    

    3、打印解析报告。

    >>> print tables[0].parsing_report
    {
        'accuracy': 99.02,
        'whitespace': 12.24,
        'order': 1,
        'page': 1
    }
    

    从解析的参数的评价标准可以得出,其准确性是很好的,空白较少,这意味着表格最有可能被正确提取。可以使用table对象的df属性将表作为pandas DataFrame访问。


    4、打印出提取表格中的内容
    数据格式是pandas DataFrane,因此用df访问

    >>> tables[0].df
    

    在这里插入图片描述


    5、导出表格中的内容
    可以使用其to_csv()方法将表导出为CSV文件。或者可以使用to_json(),或方法表分别导出为JSON格式,Excel,HTML文件或SQLite数据库。方法如下:

    • to_csv()
    • to_json()
    • to_excel()
    • to_html()
    • to_sqlite()
    >>> tables[0].to_csv('foo.csv')
    

    上面的1~5 步骤都可以通过命令行直接完成。

    camelot --format csv --output foo.csv lattice foo.pdf
    

    使用的pdf例子的传送门:–>here

    3. camelot两种表格解析(提取)方法

    1、流解析(stream)

    Stream可用于解析在单元格之间具有空格的表,以模拟表结构。它建立在PDFMiner的功能之上,即使用边距将页面上的字符分组为单词和句子。

    1. PDF页面上的单词根据其y轴重叠分组为文本行。
    2. 计算文本,然后用于猜测PDF页面上有趣的表区域。您可以阅读Anssi Nurminen的硕士论文,以了解有关此表检测技术的更多信息。[见第20,35和40页]
    3. 然后猜测每个表区域内的列数。这是通过计算每个文本行中的单词数模式来完成的。基于此模式,选择每个文本行中的单词以计算列x范围的列表。
    4. 然后使用位于当前列x范围内/外的单词来扩展当前列列表。
    5. 最后,使用文本行的y范围和列x范围形成表格,并且页面上找到的单词基于其x和y坐标分配给表格的单元格。

    2、格子解析(lattice)

    格子本质上更具有确定性,并且它不依赖于猜测。它可用于解析在单元格之间划分了行的表,并且它可以自动解析页面上存在的多个表。

    它首先使用ghostscriptPDF页面转换为图像,然后通过使用OpenCV应用一组形态变换(侵蚀和膨胀)来处理它以获得水平和垂直线段

    下面介绍处理的步骤:
    1、检测分割线段
    在这里插入图片描述

    2、通过重叠检测到的线段并叠加"和"它们像素强度来检测线的交叉点
    在这里插入图片描述
    3、通过再次重叠检测到的线段来计算表边界,这次是“或”它们的像素强度。
    在这里插入图片描述
    4、由于PDF页面的尺寸及其图像不同,因此检测到的表格边界,线条交叉点和线段将缩放并转换为PDF页面的坐标空间,并创建表格的表示。
    在这里插入图片描述
    5、使用线段和线交叉检测生成单元。
    在这里插入图片描述
    6、最后,页面上找到的单词将根据其x和y坐标分配给表格的单元格

    三、高级使用

    1. 处理背景线

    1. 处理背景线

    2. 可视调试

    3. 指定表区域

    4. 指定列表分隔符

    5. 沿分隔符拆分文本

    6. 标记上标和下表

    7. 从文本中删除字符

    8. 改善猜测的表区域

    9. 改进猜测的表行

    10. 检测短线

    11. 在生成单元格中移动文本

    12. 复制跨越单元格中的文本

    13. 调整布局生成


    四、命令行的使用

    camelot --help 查看Camelot 参数使用:`
    参数说明:

    参数完成参数参数功能
    -q–quiet TEXT不输出日志和警告
    -p–pages TEXT页数范围,可以用都好分割符,或者页码范围,例如: 1,3,4 or 1,4-end
    -pw–password TEXT解密密码
    -o-output TEXT输出路径
    -f–format [csvjson
    -z–zip创建
    -split–split_text跨多个单元格拆分文本。
    -flag–flag_size根据字体大小标记文本。有用的检测超/下标。
    -strip–strip_text TEXT将字符串赋值给单元格之前,表格中的字符应该被删除
    -M–margins 字符边缘、线边缘、单词边缘

    在这里插入图片描述


    在这里插入图片描述
    ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠ ⊕ ♠

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  • python提取pdf文件中表格

    千次阅读 2019-10-24 18:37:51
    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

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 实际研究,我们经常需要获取大量数据,而这些数据很大一...那么如何才能高效提取出pdf文件中表格数据呢? Python提供了许多可用于pdf表格识别的库,如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看,pdfplum...

    在实际研究中,我们经常需要获取大量数据,而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现,如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格,采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢?


    1240

    Python提供了许多可用于pdf表格识别的库,如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看,pdfplumber库的性能较佳,能提取出完整、且相对规范的表格。因此,本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。

    作为一个强大的pdf文件解析工具,pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档,并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息,还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装,即在cmd命令行中输入:

    pip install pdfplumber

    pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数,分别为.extract_tables( )及.extract_table( ),两种函数提取结果存在差异。为进行演示,我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告,为pdf格式。任意选取某一表格,其界面如下:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!


    1240

    关于怎么快速学python,可以加下小编的python学习群:611+530+101,不管你是小白还是大牛,小编我都欢迎,不定期分享干货

    每天晚上20:00都会开直播给大家分享python学习知识和路线方法,群里会不定期更新最新的教程和学习方法,大家都是学习python的,或是转行,或是大学生,还有工作中想提升自己能力的,如果你是正在学习python的小伙伴可以加入学习。最后祝所有程序员都能够走上人生巅峰,让代码将梦想照进现实

    接下来,我们简要分析两种提取模式下的结果差异。

    (1).extract_tables( )

    可输出页面中所有表格,并返回一个嵌套列表,其结构层次为table→row→cell。此时,页面上的整个表格被放入一个大列表中,原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素,得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如,我们执行如下程序:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!

    输出结果:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!

    (2).extract_table( )

    返回多个独立列表,其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格,则默认输出顶部表格;否则,仅输出行数最多的一个表格。此时,表格的每一行都作为一个单独的列表,列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素,得到的便是具体的数值或字符串。如下:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!

    输出结果:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!

    在此基础上,我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串,结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后,将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件,即进行如下操作:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!

    输出结果:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!


    1240

    尽管能获得完整的表格数据,但这种方法相对不易理解,且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构,且含有数字、字符串等数据类型。因此,我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数,将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下:

    DataFrame([data,index, columns])

    三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格,提取程序如下:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!

    其中,table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建,columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名,且不创建行索引。输出Excel表格如下:

    1240

    Python骚操作,提取pdf文件中的表格数据!

    通过以上简单程序,我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是,面对不规则的表格数据提取,创建DataFrame对象的方法依然可能出错,在实际操作中还需进行核对。

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空空如也

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怎么在文件中提取表格