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基于Python快速处理PDF表格数据

 更新时间：2020年06月03日 11:10:07   作者：其实还好啦  
这篇文章主要介绍了基于Python快速处理PDF表格数据,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

我们有下面一张PDF格式存储的表格，现在需要使用Python将它提取出来。

使用Python提取表格数据需要使用pdfplumber模块，打开CMD，安装代码如下：

pip install pdfplumber

安装完之后，将需要使用的模块导入

import pdfplumberimport pandas as pd

然后打开PDF文件

# 使用with语句打开pdf文件
with pdfplumber.open("D:\\python\\cai\\yq.pdf") as pdf:
  # pages[0]表示取第1页
  page = pdf.pages[0]

我们来打印输出下获取到的文本，这句语句只是帮我们验证下是否成功获取到PDF里的内容

print(page.extract_text())

执行的结果如下，看来是成功了

然后可以使用extract_table()函数获取表格，如果有多个表格，可以使用extract_tables()函数，就是多了个s

d1=page.extract_table()

执行代码后，将得到一个列表，还不是数据框

所以最后一步就是将列表转为数据框就可以了，代码如下：

df = pd.DataFrame(d1[1:], columns=d1[0])

执行代码后，将得到了df数据框

有几个注意事项要提醒下：

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()还是可以获取文本信息的，不要问我是怎么知道的，说多了都是泪。

我们现在有一份PDF数据，里面有三页，每页都有一样数据结构但数据不同的数据表，现在需要使用Python将它批量提取出来。

有了上回经验，我们就直接上代码：

import pdfplumber
import pandas as pd
 
# 创建一个空数据框
df = pd.DataFrame()
 
# 使用with语句打开pdf文件
with pdfplumber.open("D:\\python\\cai\\5.pdf") as pdf:
  # 使用for循环遍历每个pages
  for page in pdf.pages:
    # 取出当前页表格，结果为列表
    d=page.extract_table()
    # 将列表转为数据框
    df1 = pd.DataFrame(d[1:], columns=d[0]) 
    #添加至df数据框中
    df = df.append(df1)

执行代码后，将得到了df数据框

是不是so easy 呢？

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

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