Python für NLP: Wie verarbeite ich PDF-Text mit mehreren Datenspalten?

Python für NLP: Wie verarbeite ich PDF-Text mit mehreren Datenspalten?

Überblick:
Mit der Entwicklung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Verarbeitung von PDF-Texten zu einer sehr wichtigen Aufgabe geworden. Wenn PDF-Texte jedoch mehrere Datenspalten enthalten, wird ihre Verarbeitung komplexer. In diesem Artikel stellen wir vor, wie Sie mit Python PDF-Text mit mehreren Datenspalten verarbeiten, nützliche Informationen extrahieren und eine entsprechende Datenverarbeitung durchführen.

Schritt 1: Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken
Zunächst müssen wir einige erforderliche Python-Bibliotheken installieren, um die Verarbeitung von PDF-Text zu erleichtern. Zu diesen Bibliotheken gehören pdfplumber und pandas. Sie können mit dem folgenden Befehl installiert werden:

pip install pdfplumber pandas

Schritt zwei: Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken
Bevor wir mit dem eigentlichen Codieren beginnen, müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren. Wir können die Bibliotheken pdfplumber und pandas importieren, indem wir den folgenden Befehl ausführen:

import pdfplumber
import pandas as pd

Schritt drei: Lesen Sie die PDF-Datei und extrahieren Sie den Text
Als nächstes müssen wir die PDF-Datei lesen und den Text extrahieren. PDF-Dateien können mit der Funktion pdfplumber.open() in der Bibliothek pdfplumber geöffnet und der gesamte Text mit der Methode extract_text() extrahiert werden. Hier ist ein einfaches Beispiel:

with pdfplumber.open('multi_column_data.pdf') as pdf:
    text = ""
    for page in pdf.pages:
        text += page.extract_text()

Schritt 4: Text in DataFrame konvertieren
Nachdem wir den Text extrahiert haben, müssen wir ihn in eine für die Verarbeitung geeignete Datenstruktur konvertieren. Da unser PDF-Text mehrere Datenspalten enthält, können wir den DataFrame der Pandas-Bibliothek verwenden, um diese Daten zu verarbeiten. Hier ist ein Beispiel für die Konvertierung von Text in DataFrame:

data = pd.DataFrame([row.split('
') for row in text.split('

') if row.strip() != ''])

Im obigen Code teilen wir den Text zeilenweise mit der Methode split() auf und teilen jede Zeile mit split('
') weiter in Spalten auf. Wir verwenden außerdem split('

'), um die Daten auf verschiedene Zeilen aufzuteilen, und verwenden Beurteilungsbedingungen, um leere Zeilen zu entfernen.

Schritt 5: Verarbeiten und bereinigen Sie die Daten
Da wir nun den Text in einen DataFrame umgewandelt haben, können wir mit der Verarbeitung und Bereinigung der Daten beginnen. Bei der Verarbeitung mehrspaltiger Daten können Sie verschiedene von Pandas bereitgestellte Methoden und Funktionen zur Verarbeitung verwenden. Hier sind Beispiele für einige gängige Datenverarbeitungsvorgänge:

• Bestimmte Spalten auswählen:

  selected_data = data[[0, 1]]

• Spalten umbenennen:

  data.columns = ['Column1', 'Column2']

• Zeilen mit fehlenden Werten löschen:

  data.dropna(inplace=True)

• data['Column1'] = data['Column1'].astype(int)

Schritt 6: Daten speichern

Der letzte Schritt besteht darin, die verarbeiteten Daten zu speichern. Sie können die von der Pandas-Bibliothek bereitgestellte Methode to_csv() verwenden, um die Daten als CSV-Datei zu speichern, oder Sie können die Methode to_excel() verwenden, um die Daten als Excel-Datei zu speichern. Hier ist ein Beispiel für das Speichern von Daten als CSV-Datei:

data.to_csv('processed_data.csv', index=False)

Zusammenfassung:

Durch die Verwendung der Bibliotheken pdfplumber und pandas in Python können wir problemlos PDF-Text verarbeiten, der mehrere Datenspalten enthält. Zunächst extrahieren wir den Text mit der Bibliothek pdfplumber und konvertieren ihn in eine für die Verarbeitung geeignete Datenstruktur. Verwenden Sie dann die Pandas-Bibliothek zur Datenverarbeitung und -bereinigung. Abschließend können wir die verarbeiteten Daten als CSV- oder Excel-Datei speichern. Hoffentlich bietet dieser Artikel eine einfache, aber effektive Möglichkeit, PDF-Text mit mehreren Datenspalten zu verarbeiten.

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