Python爬取PDF中的表格

最新推荐文章于 2025-06-16 13:34:16 发布
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#python #数据挖掘 #开发语言

本文介绍了一种使用Python从PDF文件中提取表格的方法。通过pdfplumber和pandas库，可以方便地将PDF中的表格数据转换为DataFrame格式，便于进一步的数据处理与分析。

 使用Python爬取PDF中的表格

import pdfplumber
import pandas as pd

zmx_pdf = pdfplumber.open("D:/engineering space/raw file/pdf/prope_zmx.pdf")
page_2 = zmx_pdf.pages[3]
table_1 = page_2.extract_table()
df_1 = pd.DataFrame(table_1)
# list_1 = np.array(table_1)
# list_1 = list_1.tolist()
print(df_1)
# df_1.to_excel('D:/engineering space/raw file/pdf/test2.xlsx')
jmsyh
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用Python代码批量提取PDF文件中的表格
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主要介绍了Python 用三行代码提取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，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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Python 提取 PDF 中的表格数据
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【Python】Python对爬取的pdf文件中的表格进行解析
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通过爬取对应pdf文件，将其二进制数据写入内存，通过io的BytesIO对象，实现内存读取，之后通过pdfplumber加载，最终实现对pdf文件的操作。
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pdf提取表格的开源工具
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这是一款开源工具，可以很方便地从pdf中提取出表格，可以人工选择要提取的表格，也可以写python代码实现自动化提取表格。
干货| 使用Python提取PDF表格数据
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然而，对于想要从 PDF 中提取信息的人们来说，PDF 是个噩梦，尤其是表格。当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。
python提取pdf表格,并保存到excel中
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Python编程神器：3行代码提取PDF表格数据
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从 PDF 表格中获取数据是一项痛苦的工作。不久前，一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具，使用三行代码就能从 PDF 文件中提取表格数据。 PDF 文件是一种非常常用的文件格式，通常用于正式的电子版文件。它能够很好的将不同的排版格式固定下来，形成版面清晰且美观的展示效果。然而，对于想要从 PDF 中提取信息的人们来说，PDF 是个噩梦，尤其是表格。 大量的学术报告、论文、分析文章都使...
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小技巧！三行 Python 代码提取 PDF 表格数据，快来试试！
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不久前，有一位开发者提供了一个可从文字 PDF 中提取表格信息的工具——Camelot，能够直接将大部分表格转换为 Pandas 的 Dataframe。PDF 文件是一种非常常用的文件格式，通常用于正式的电子版文件。然而，对于想要从 PDF 中提取信息的人们来说，PDF 是个噩梦，尤其是表格。以下为输出的结果，对于合并的单元格，Camelot 在抽取后做了空行处理，这是一个稳妥的方法。项目提供的 PDF 文件如图所示，假设用户需要提取这些文字之间的表格 2-1 中的信息。我们需要提取表格 2-1。
Python实现PDF表格提取与数据处理实战
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weixin_30820933的博客
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pdfplumber是一个开源库，专门用于从PDF文件中提取信息。它由以下几个特点：表格提取：pdfplumber能够准确地提取PDF中的表格数据。文本和图像提取：除了表格之外，它还能提取文本内容以及嵌入的图像。PDF内容分析：提供一系列工具，如计算文本的位置、边距，甚至识别可选内容（如注释）。易于使用：通过简单的API，可以让开发者轻松地读取和处理PDF文档。性能稳定：具有良好的错误处理机制，稳定执行PDF文件的解析工作。
python读取pdf表格_Python使用Tabula提取PDF表格数据
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今天遇到一个批量读取pdf文件中表格数据的需求，样式大体是以下这样：python读取PDF无非就是三种方式（我所了解的），pdfminer、pdf2htmlEX 和 Tabula。综合考虑后，选择了最后一种。下面对三种方式分别介绍：pdfminer该方式从网上搜索的结果是，可以提取pdf文本数据，但是提取后表格信息就乱了。所以本人没有亲自实验，就果断放弃了实验该方法。如果只是提取pdf里面的文本内...
提取PDF表格数据
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利用python 中的camelot库可以提取基于文本的PDF表格数据，（注意扫描版的则不能，基于文本的是指可以在该PDF文档上选取文本，而扫描版的PDF为图像格式） 关键词read_pdf 可以读取PDF文件 plot(tables[0],kind=‘text’) 关键词plot可以绘制表格轮廓，其中kind参数可以定义为 1.text 可显示所有文本，在图片上移动可以记录每个文本的坐标 2....
python爬取PDF财务报表上数据
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<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何使用Python从PDF财务报表中提取数据的问题。用户之前提到过使用pdfplumber库，但可能还需要更详细的步骤和注意事项。首先，我需要回顾提供的引用内容，看看有哪些有用的信息。 引用1到5主要讨论了Python处理PDF表格的挑战和工具，特别是pdfplumber的应用。用户之前的问题可能涉及如何高效提取数据，并转换为可用格式，如CSV。引用3和4提到了使用正则表达式处理提取后的数据，以及pdfplumber的两个提取函数.extract_tables()和.extract_table()的区别，这些都需要在回答中说明。 接下来，我需要整理一个清晰的步骤指南。首先安装必要的库，比如pdfplumber和pandas。然后加载PDF文件，选择合适的页面，提取表格数据，处理可能的格式问题，最后保存为CSV。过程中需要注意表格结构的复杂性，可能需要正则表达式或后处理来清理数据。 用户可能遇到的问题包括表格合并单元格、跨页表格或非标准格式，这些都需要在注意事项中提到。此外，引用2提到pdffree适合保持原格式转换，如果用户需要保持样式，可能需要推荐其他工具作为备选。 最后，生成相关问题时要围绕PDF数据处理、优化方法和工具比较展开，帮助用户深入探索。确保回答结构清晰，分步骤说明，并附上代码示例，同时引用相关文献支持建议。</think>以下是如何使用Python解析和提取PDF财务报表数据的详细步骤指南： ### 一、基础环境搭建 1. 安装关键库 ```python pip install pdfplumber pandas openpyxl ``` 2. 导入核心模块 ```python import pdfplumber import pandas as pd ``` ### 二、表格数据提取流程 1. **加载PDF文件** ```python with pdfplumber.open("财务报表.pdf") as pdf: target_page = pdf.pages[12] # 根据实际表格位置调整页码 ``` 2. **提取表格结构** ```python table_data = target_page.extract_table({ "vertical_strategy": "text", "horizontal_strategy": "lines" }) ``` 3. **数据清洗转换** ```python cleaned_table = [] for row in table_data: cleaned_row = [cell.replace("\n", "") if cell else "" for cell in row] cleaned_table.append(cleaned_row) ``` 4. **生成结构化数据** ```python df = pd.DataFrame(cleaned_table[1:], columns=cleaned_table[0]) df.to_csv("financial_report.csv", index=False) ``` ### 三、特殊场景处理方案 1. **多页表格处理** ```python full_table = [] for page in pdf.pages[10:15]: # 假设表格跨5页 partial_table = page.extract_table() if partial_table: full_table.extend(partial_table) ``` 2. **复杂格式正则处理** ```python import re amount_pattern = r"\d{1,3}(?:,\d{3})*\.\d{2}" amounts = re.findall(amount_pattern, page.extract_text()) ``` ### 四、验证与优化技巧 1. **可视化调试** ```python debug_img = target_page.to_image() debug_img.draw_rects(target_page.chars) # 显示字符位置 debug_img.save("debug_table.png") ``` 2. **参数调优建议** - `snap_tolerance=3` 调整单元格对齐敏感度 - `join_tolerance=10` 控制文本合并阈值 ### 五、注意事项 1. **常见问题解决方案** - 缺失数据：检查原始PDF是否包含扫描图像（需OCR预处理） - 格式错位：尝试调整`table_settings`中的策略参数 - 编码问题：指定`encoding="utf-8"`打开文件 2. **性能优化指标** $$ T = n \times \frac{s}{v} + m \times c $$ 其中： - $n$：PDF页数 - $s$：平均页面复杂度 - $v$：解析速度（页/秒） - $m$：表格数量 - $c$：单表处理时间 [^1]: PDF表格解析存在格式识别难题，需要结合多种处理手段 [^3]: 正则表达式在数据清洗中起关键作用 [^4]: pdfplumber的两种提取函数适用于不同表格结构
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