Python 从 PDF 中提取/识别表格

在本文中，我们将介绍使用Python从PDF文档中提取和识别表格的方法。PDF是一种常见的文档格式，其中包含了大量的信息，包括表格。然而，由于PDF的复杂结构和格式，提取其中的表格数据并进行分析可能会变得具有挑战性。幸运的是，Python提供了一些强大的库和工具，可以帮助我们完成这个任务。

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安装所需的库

在开始之前，我们需要安装一些Python库，以便能够处理PDF和表格数据。这些库包括：

PyPDF2：用于解析和提取PDF文档的内容。
Tabula-py：用于从PDF中提取表格数据。
Pandas：用于在Python中处理和分析表格数据。

您可以使用pip命令来安装这些库，如下所示：

pip install PyPDF2
pip install tabula-py
pip install pandas

安装完成后，我们可以开始提取和识别PDF中的表格了。

提取表格

首先，我们需要使用PyPDF2库打开PDF文件并读取其内容。以下是一个示例代码：

import PyPDF2

# 打开PDF文件
with open('example.pdf', 'rb') as file:
    # 创建PDF阅读器对象
    reader = PyPDF2.PdfReader(file)
    # 获取PDF的总页数
    num_pages = len(reader.pages)
    # 逐页读取PDF内容
    for page_number in range(num_pages):
        page = reader.pages[page_number]
        # 提取页面中的文本
        text = page.extract_text()
        # 处理文本数据，提取表格
        # ...

在上面的示例中，我们首先使用open函数打开PDF文件，并将其以二进制模式('rb')读取。然后，我们创建了一个PDF阅读器对象reader，并使用len函数获取了PDF的总页数。

接下来，我们使用一个循环来逐页读取PDF内容。对于每一页，我们通过extract_text方法提取了文本数据。接下来的任务是处理这些文本数据，并从中提取表格。

识别表格

为了识别PDF中的表格，我们可以使用tabula-py库。这个库可以将PDF中的表格数据转换为Pandas数据帧，方便我们进行进一步的处理和分析。以下是一个示例代码：

import tabula

# 从PDF中提取表格数据
tables = tabula.read_pdf('example.pdf', pages='all')
# 将表格数据转换为Pandas数据帧
df = tables[0].df
# 处理和分析表格数据
# ...

在上面的示例中，我们首先使用read_pdf函数从PDF中提取所有的表格数据，并将其存储在tables变量中。将pages参数设置为'all'以提取所有页面的表格。

然后，我们将表格数据转换为Pandas数据帧，并将其存储在df变量中。接下来的任务是处理和分析这些表格数据。

处理和分析表格数据

一旦我们成功地提取了表格数据，并将其转换为Pandas数据帧，我们就可以开始处理和分析这些数据了。Python中的Pandas库提供了丰富的功能和方法，可以帮助我们对表格数据进行各种操作和分析。

以下是一些常见的操作和分析任务：

筛选数据：使用条件语句和逻辑运算符，可以筛选出满足特定条件的行或列。
排序数据：使用sort_values方法可以按照某列的值对数据进行排序。
计算统计指标：使用各种统计函数，如mean、median、min、max等，可以计算数据的统计指标。
生成图表：使用plot方法可以生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、散点图等。

下面是一个示例，展示了如何使用Pandas对表格数据进行一些基本的操作和分析：

import pandas as pd

# 读取表格数据
df = pd.read_csv('example.csv')

# 筛选出满足条件的行
filtered_data = df[df['Category'] == 'A']

# 按照某列的值进行排序
sorted_data = df.sort_values(by='Value', ascending=False)

# 计算数据的统计指标
mean_value = df['Value'].mean()
max_value = df['Value'].max()

# 生成柱状图
df.plot(kind='bar', x='Category', y='Value')