Python 用三行代码提取PDF表格数据

yipeiwu_com6年前Python基础

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、分析文章都使用 PDF 展示其中的表格数据,但是对于如果想要直接从表格中复制数据则会非常麻烦。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。

项目地址:https://github.com/camelot-dev/camelot

Camelot 是什么

据项目介绍称,Camelot 是一个 Python 工具,用于将 PDF 文件中的表格数据提取出来。

具体而言,用户可以像使用 Pandas 那样打开 PDF 文件,然后利用这个工具提取表格数据,最后再指定输出的形式(如 csv 文件)。

代码示例

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。

PDF 文件。我们需要提取表格 2-1。

使用 Camelot 提取表格数据的代码如下:

>>> import camelot
>>> tables = camelot.read_pdf('foo.pdf') #类似于Pandas打开CSV文件的形式
>>> tables[0].df # get a pandas DataFrame!
>>> tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # json, excel, html, sqlite,可指定输出格式
>>> tables[0].to_csv('foo.csv') # to_json, to_excel, to_html, to_sqlite, 导出数据为文件
>>> tables
<TableList n=1>
>>> tables[0]
<Table shape=(7, 7)> # 获得输出的格式
>>> tables[0].parsing_report
{
 'accuracy': 99.02,
 'whitespace': 12.24,
 'order': 1,
 'page': 1
}

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。

安装方法

项目作者提供了三种安装方法。首先,你可以使用 Conda 进行安装,这是最简单的。

conda install -c conda-forge camelot-py

最流行的安装方法是使用 pip 安装。

pip install camelot-py[cv]

还可以从项目中克隆代码,并使用源码安装。

git clone https://www.github.com/camelot-dev/camelot
cd camelot
pip install ".[cv]"

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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python 列表去重去除空字符的例子

如下所示: # x = ['c b a',"e d f"] # y = [] # for i in x: # for ii in i: # # print(ii) # if ii =...

详解Python如何生成词云的方法

详解Python如何生成词云的方法

前言 今天教大家用wrodcloud模块来生成词云,我读取了一篇小说并生成了词云,先看一下效果图: 效果图一: 效果图二: 根据效果图分析的还是比较准确的,小说中的主人公就是“程...

python在命令行下使用google翻译(带语音)

说明1. 使用google翻译服务获得翻译和语音;2. 使用mplayer播放获得的声音文件,因此,如果要播放语音,请确保PATH中能够找到mplayer程序,如果没有mplayer,请...

python cv2读取rtsp实时码流按时生成连续视频文件方式

python cv2读取rtsp实时码流按时生成连续视频文件方式

我就废话不多说了,直接上代码吧! # coding: utf-8 import datetime import cv2 import os ip = '192.168.3.160...

numpy:找到指定元素的索引示例

目的:在numpy数组中知道指定元素的索引 函数: np.argwhere >>>x >>>array([[0, 1, 2], [3, 4,...