数据清洗(三)----- 清洗PDF文件中的数据

数据清洗研究.pdf 在实际中应用etl的指导 实际使用etl数据清洗整合的方案。数据清洗 存储 转换的指导方案,理论联系实际。 立即下载

       可移植文档格式(PDF)存储的文件相对较复杂,因为它是以二进制的形式存储的,格式固定,不可修改。使用起来很方便,但是里面的信息相对较难提取,下面将介绍一些方式提取FDF中的信息。

1. 最简单的方式----复制

      有pdf文件里面的内容可以复制出来再整理,这对于需要从PDF中拿少量信息来说十分便利;但是数据比较多时这样做的效率低下,而且有的PDF根本无法复制,因此这种方式局限性很大。

2. pdfMiner3k

      这个python的程序包使我们可以从PDF中提取出需要的信息。它自带的 pdf2txt 和 dumpPDF 工具可以提取并输出相应的信息。

比如下面的这个例子:(别人写的,我这里只是借用说明一下)

import sys
import importlib
importlib.reload(sys)

from pdfminer.pdfparser import PDFParser,PDFDocument
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager, PDFPageInterpreter
from pdfminer.converter import PDFPageAggregator
from pdfminer.layout import LTTextBoxHorizontal,LAParams
from pdfminer.pdfinterp import PDFTextExtractionNotAllowed

'''
 解析pdf 文本,保存到txt文件中
'''
path = r'../../data/pdf/阿里巴巴Java开发规范手册.pdf'
def parse():
    fp = open(path, 'rb') # 以二进制读模式打开
    #用文件对象来创建一个pdf文档分析器
    praser = PDFParser(fp)
    # 创建一个PD
数据清洗指南.pdf 讲述了人工智能领域的数据清洗的各种指导和方法:数据缺失、混乱、重复怎么办?最全数据清洗指南!要获得优秀的模型,⾸先需要清洗数据。这是⼀篇如何在 Python 中执⾏数据清洗的分步指南。 立即下载

相关推荐

数据治理中数据清洗步骤及最佳实践.pdf

数据治理中数据清洗步骤及最佳实践

EXCEL实现分层自定义比例随机抽样(图+文教程)

EXCEL实现分层自定义比例随机抽样(图+文教程) 单一字段分层自定义比例随机抽样 多字段分层自定义比例随机抽样 单一字段分层自定义比例随机抽样 首先数据源如下,我们想随机抽张三的金额数据10%、李四金额20%、王五5%、哈哈15%、李六10% 首先第一步,添加辅助列,随机数 =RAND() 对数据进行高级排序 升序、降序都可以 添加辅助列...

可乐联盟 2万+

Spring AI Alibaba实战训练营-05模型输出质量评估

本文介绍了使用Spring AI Alibaba库评估AI模型输出质量的方案。项目通过5种评估器实现自动化评估:相关性评估、事实准确性评估、答案相关性评分、答案正确性评估和忠实度评估。开发步骤包括环境准备(Java 17、Maven、API Key获取)、创建Maven项目、配置Spring AI(通过环境变量安全设置API Key)以及实现RAG流程。重点强调了通过评估器自动检测AI输出的质量指标,帮助开发者优化AI应用性能。

program哲学 217

【实际操作】DenseFusion复现过程详解-YCB-Video数据集

这一篇是在YCB-Video数据集上的训练和测试过程。本次实验建立在实现LineMod数据集训练基础之上,因为前期的环境搭建都是一样的。首先,需要下载YCB-Video数据集,可以自己找找百度网盘资源,大概有两百多G。把下载下来的数据放在/work/DenseFusion/datasets/ycb/下并命名为YCB_Video_Dataset。同样的,激活自己的环境并进入 /work/DenseFusion/下,用命令:./experiments/scripts/train_ycb.sh出现以下内容开始训练

weixin_44564705的博客 3560

数仓建模—维度建模之维度表

首先要学会识别维度,维度是相对稳定的、可抽象具有共性的、固有的(天然的)描述度量或事实的上下文属性信息,失去维度信息的度量信息是没有意义的或者说是失去维度信息的事实表是没有意义的。其次要掌握维度表的设计原则和设计流程,从而更加科学的设计维度表,其实这些东西都是术,我们一直都说一句话大道至简,其实如果你掌握了精髓,抛开这些术也可以做到得心应手,这就像张无忌练太极剑一样,忘记了才能达到道的境界,也就是无我,如果做不到就记住这些原则加以应用从而达到术的境界。

2401_84052244的博客 4361

Apple Store 上架过包:iOS审核4.3被拒原因分析与解决修改方案

Apple Store 上架过包:iOS审核4.3被拒原因分析与解决修改方案

专业解决各种上架过包问题,专业团队专业处理 751

YOLOv10改进策略【Neck】| arXiv 2025 分层多头注意力HMHA 子空间拆分提多样 + 通道重排降冗余,强化目标检测精度

HMHA(Hierarchical Multi-Head Attention,分层多头注意力)旨在解决传统多头注意力(MHA)在图像恢复任务中的核心缺陷——特征冗余。传统MHA将通道均匀拆分给各个头,导致不同头学习的子空间信息相似,进而出现多头关注同一区域、忽略退化区域修复的问题,限制了模型的特征表达能力。HMHA通过“分层子空间拆分+通道重排序”策略,让每个头学习差异化、互补的上下文特征,从根源上缓解冗余,提升图像恢复任务中对复杂退化场景的特征捕捉能力。

Limiiiing的博客 103

有道龙虾LobsterAI vs. OpenClaw:对比与安装部署攻略

LobsterAI是"中国版OpenClaw",更注重易用性和中文场景适配;OpenClaw是技术极客的玩具,需要大量命令行操作。

lpfasd123的博客 2395

扩散模型实战:从零开始训练手写数字生成模型

手写数字的数据集是绝大部分炼丹师的深度学习初恋,这篇博客以代码为主,手把手带读者搭建一个基于扩散模型的手写数字生成模型,非常适合刚接触扩散模型的初学者学习。

沉迷单车的追风少年 1913

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

上一篇: 数据清洗(二)----- 数据转换
下一篇: 爬虫采集到的数据保存到CSV文件中乱码问题的解决办法
TheGodsHand
博客等级 码龄9年 27粉丝 43原创
评论 4
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值