用Python将PDF表格提取到文本、CSV和Excel文件中

从PDF文档中提取表格并将其转换为更易于处理的格式(如文本、CSV和Excel文件),是数据分析和信息管理中的常见需求。此过程可显著简化表格数据的处理,使数据的操作、分析和与其他数据集的集成更加便捷。无论是财务报表、研究论文,还是包含结构化信息的其他文档,掌握这些表格准确转换的方法对于充分发挥数据潜力至关重要。

本文将介绍如何使用简单的Python代码从PDF文档中提取表格数据并将其写入文本、CSV和Excel文件,从而轻松实现PDF表格的自动化提取。

本文所需的库为Spire.PDF for Python。可通过PyPI安装:pip install spire.pdf

用于操作的示例PDF
Python提取PDF表格

如何使用Python提取PDF表格数据

库中的PdfTableExtractor类用于处理PDF文档的表格提取。可以通过PdfTableExtractor.ExtractTable(pageIndex: int)方法从PDF页面中提取表格,并以Utilities_PdfTable对象的集合形式返回表格数据。接着,可通过遍历表格并使用Utilities_PdfTable.GetCellText(rowIndex: int, columnIndex: int)方法获取每个单元格中的数据。

提取PDF表格数据的一般步骤如下:

  • 创建一个PdfDocument实例并使用PdfDocument.LoadFromFile()方法加载PDF文档。
  • 使用该文档创建PdfTableExtractor实例。
  • 使用PdfTableExtractor.ExtractTable(pageIndex: int)方法提取文档中每页的表格。
  • 遍历每个表格并使用Utilities_PdfTable.GetCellText(rowIndex: int, columnIndex: int)方法获取单元格值。
  • 将提取的表格数据写入其他文件。

注意:当使用提取的表格数据构建字符串时,如果单元格文本中包含换行符,最终生成的文本文件中可能会多出额外的换行符。为了避免造成混淆,应将这些换行符去除或替换为空格。

用Python将PDF表格数据提取为文本文件

提取PDF文档中的表格数据后,可直接将每个表格的数据写入字符串并保存到文本文件中,从而实现将PDF表格数据导出为文本文件。

具体步骤如下:

  1. 导入所需模块:PdfDocumentPdfTableExtractor
  2. 创建PdfDocument实例并使用PdfDocument.LoadFromFile()方法加载PDF文档。
  3. 使用该文档创建PdfTableExtractor实例。
  4. 使用PdfTableExtractor.ExtractTable(pageIndex: int)方法提取每页中的表格。
  5. 遍历提取的表格:
    • 创建一个str对象以存储表格数据。
    • 使用Utilities_PdfTable.GetCellText(rowIndex: int, columnIndex: int)方法获取单元格值。
    • 将单元格值追加到str对象中。
    • str对象写入文件。
  6. 释放资源。

代码示例

from spire.pdf import PdfDocument, PdfTableExtractor

# 创建一个 PdfDocument 对象
pdf = PdfDocument()
# 加载一个 PDF 文档
pdf.LoadFromFile("Sample.pdf")

# 创建一个 PdfTableExtractor 对象
extractor = PdfTableExtractor(pdf)

# 遍历所有页面
for pageIndex in range(pdf.Pages.Count):
    # 从每个 PDF 页面中提取表格
    tables = extractor.ExtractTable(pageIndex)
    # 如果存在多个表格,则遍历这些表格
    if tables is not None:
        for tableIndex in range(len(tables)):
            # 获取一个表格
            table = tables[tableIndex]
            # 创建一个字符串对象来存储表格数据
            tableData = ""
            # 遍历表格的行和列
            for rowIndex in range(table.GetRowCount()):
                for colIndex in range(table.GetColumnCount()):
                    # 获取单元格文本
                    text = table.GetText(rowIndex, colIndex)
                    text = text
### 使用 `magic-pdf` 工具从 PDF提取大模型相关信息 为了从 PDF 文档中提取有关大模型的信息,可以利用 `magic-pdf` 提供的功能来解析处理文档中的文本内容。以下是具体方法: #### 安装依赖库 确保已经按照指定方式安装了所需的 Python 库: ```bash pip install magic-pdf[full-cpu] pip install detectron2 --extra-index-url https://myhloli.github.io/wheels/ ``` #### 加载并初始化 Magic-PDF 实例 创建一个新的 Python 脚本来加载 PDF 文件,并通过 `MagicPdfDocument` 类实例化对象。 ```python from magic_pdf import MagicPdfDocument pdf_path = "path_to_your_file.pdf" doc = MagicPdfDocument(pdf_path) ``` #### 执行全文检索操作 使用内置的方法对整个文档执行关键词匹配查询,特别是针对描述大型语言模型的关键术语。 ```python search_terms = ["large language model", "transformer architecture"] results = doc.search_text(search_terms) for term, matches in results.items(): print(f"Found {len(matches)} occurrences of '{term}'") for match in matches[:5]: # 只显示前五个结果作为示例 snippet = match['context'] page_num = match['page_number'] print(f"\nPage Number: {page_num}") print(snippet) ``` 此代码片段会遍历给定的搜索词列表,在每一页上查找这些词语的位置,并返回上下文环境以及所在页码[^1]。 #### 进一步分析结构化数据 如果需要更深入地理解所获取的内容,则可以通过调用其他 API 或者结合正则表达式等方式进一步加工原始输出,从而获得更加精确的结果集。
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