本篇文章给大家带来的内容是关于Python如何实现从PDF文件中爬取表格数据(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
本文将展示一个稍微不一样点的爬虫。
以往我们的爬虫都是从网络上爬取数据,因为网页一般用HTML,CSS,JavaScript代码写成,因此,有大量成熟的技术来爬取网页中的各种数据。这次,我们需要爬取的文档为PDF文件。本文将展示如何利用Python的camelot模块从PDF文件中爬取表格数据。
在我们的日常生活和工作中,PDF文件无疑是最常用的文件格式之一,小到教材、课件,大到合同、规划书,我们都能见到这种文件格式。但如何从PDF文件中提取其中的表格,这却是一个大难题。因为PDF中没有一个内部的表示方式来表示一个表格。这使得表格数据很难被抽取出来做分析。那么,我们如何做到从PDF中爬取表格数据呢?
答案是Python的camelot模块!
camelot是Python的一个模块,它能够让任何人轻松地从PDF文件中提取表格数据。可以使用以下命令安装camelot模块(安装时间较长):
pip install camelot-py
camelot模块的官方文档地址为:https://camelot-py.readthedoc...。
下面将展示如何利用camelot模块从PDF文件中爬取表格数据。
例1
首先,让我们看一个简单的例子:eg.pdf,整个文件只有一页,这一页中只有一个表格,如下:
使用以下Python代码就可以提取该PDF文件中的表格:
import camelot # 从PDF文件中提取表格 tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages='1', flavor='stream') # 表格信息 print(tables) print(tables[0]) # 表格数据 print(tables[0].data)
输出结果为:
<TableList n=1> <Table shape=(4, 4)> [['ID', '姓名', '城市', '性别'], ['1', 'Alex', 'Shanghai', 'M'], ['2', 'Bob', 'Beijing', 'F'], ['3', 'Cook', 'New York', 'M']]
分析代码,camelot.read_pdf()为camelot的从表格中提取数据的函数,输入的参数为PDF文件的路径,页码(pages)和表格解析方法(有stream和lattice两个方法)。对于表格解析方法,默认的方法为lattice,而stream方法默认会把整个PDF页面当做一个表格来解析,如果需要指定解析页面中的区域,可以使用table_area这个参数。
camelot模块的便捷之处还在于它提供了将提取后的表格数据直接转化为pandas,csv,JSON,html的函数,如tables[0].df,tables[0].to_csv()函数等。我们以输出csv文件为例:
import camelot # 从PDF文件中提取表格 tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages='1', flavor='stream') # 将表格数据转化为csv文件 tables[0].to_csv('E://eg.csv')
得到的csv文件如下:
例2
在例2中,我们将提取PDF页面中的某一区域的表格的数据。PDF文件的页面(部分)如下:
为了提取整个页面中唯一的表格,我们需要定位表格所在的位置。PDF文件的坐标系统与图片不一样,它以左下角的顶点为原点,向右为x轴,向上为y轴,可以通过以下Python代码输出整个页面的文字的坐标情况:
import camelot # 从PDF中提取表格 tables = camelot.read_pdf('G://Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf', pages='53', \ flavor='stream') # 绘制PDF文档的坐标,定位表格所在的位置 tables[0].plot('text')
输出结果为:
UserWarning: No tables found on page-53 [stream.py:292]
整个代码没有找到表格,这是因为stream方法默认将整个PDF页面当作表格,因此就没有找到表格。但是绘制的页面坐标的图像如下:
仔细对比之前的PDF页面,我们不难发现,表格对应的区域的左上角坐标为(50,620),右下角的坐标为(500,540)。我们在read_pdf()函数中加入table_area参数,完整的Python代码如下:
import camelot # 识别指定区域中的表格数据 tables = camelot.read_pdf('G://Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf', pages='53', \ flavor='stream', table_area=['50,620,500,540']) # 绘制PDF文档的坐标,定位表格所在的位置 table_df = tables[0].df print(type(table_df)) print(table_df.head(n=6))
输出的结果为:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 0 1 2 3 0 Student Pre-test score Post-test score Difference 1 1 70 73 3 2 2 64 65 1 3 3 69 63 -6 4 … … … … 5 34 82 88 6
总结
在具体识别PDF页面中的表格时,除了指定区域这个参数,还有上下标、单元格合并等参数,详细地使用方法可参考camelot官方文档网址:https://camelot-py.readthedoc...。
以上是Python如何实现从PDF文件中爬取表格数据(代码示例)的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

可以使用多种方法在Python中连接两个列表:1.使用 操作符,简单但在大列表中效率低;2.使用extend方法,效率高但会修改原列表;3.使用 =操作符,兼具效率和可读性;4.使用itertools.chain函数,内存效率高但需额外导入;5.使用列表解析,优雅但可能过于复杂。选择方法应根据代码上下文和需求。

有多种方法可以合并Python列表:1.使用 操作符,简单但对大列表不内存高效;2.使用extend方法,内存高效但会修改原列表;3.使用itertools.chain,适用于大数据集;4.使用*操作符,一行代码合并小到中型列表;5.使用numpy.concatenate,适用于大数据集和性能要求高的场景;6.使用append方法,适用于小列表但效率低。选择方法时需考虑列表大小和应用场景。

CompiledLanguagesOffersPeedAndSecurity,而interneterpretledlanguages provideeaseafuseanDoctability.1)commiledlanguageslikec arefasterandSecureButhOnderDevevelmendeclementCyclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesclesandentency.2)cransportedeplatectentysenty

Python中,for循环用于遍历可迭代对象,while循环用于条件满足时重复执行操作。1)for循环示例:遍历列表并打印元素。2)while循环示例:猜数字游戏,直到猜对为止。掌握循环原理和优化技巧可提高代码效率和可靠性。

要将列表连接成字符串,Python中使用join()方法是最佳选择。1)使用join()方法将列表元素连接成字符串,如''.join(my_list)。2)对于包含数字的列表,先用map(str,numbers)转换为字符串再连接。3)可以使用生成器表达式进行复杂格式化,如','.join(f'({fruit})'forfruitinfruits)。4)处理混合数据类型时,使用map(str,mixed_list)确保所有元素可转换为字符串。5)对于大型列表,使用''.join(large_li

pythonuseshybridapprace,ComminingCompilationTobyTecoDeAndInterpretation.1)codeiscompiledtoplatform-Indepententbybytecode.2)bytecodeisisterpretedbybythepbybythepythonvirtualmachine,增强效率和通用性。

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在Python中,可以通过多种方法连接列表并管理重复元素:1)使用 运算符或extend()方法可以保留所有重复元素;2)转换为集合再转回列表可以去除所有重复元素,但会丢失原有顺序;3)使用循环或列表推导式结合集合可以去除重复元素并保持原有顺序。


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