Pandas从pdf中提取表格 - Python

在数据处理和数据分析的过程中，我们常常需要从pdf文档中提取表格，然后把它们转化为可处理的数据格式。Pandas是Python数据分析的常用库，它不仅可以处理各种各样的数据格式，也可以从pdf文件中提取表格数据。在本文中，我们将介绍如何使用Pandas从pdf中提取表格。

安装pandas和Tabula-py

为了从pdf中提取表格数据，我们需要安装并导入Pandas库和Tabula-py库。Tabula-py是一个开源的Python包，用于从PDF文档中读取表格数据。在我们开始之前，确保你已经安装了Python和Pandas库，在安装Tabula-py之前，请先确保你安装了Java环境：

pip install pandas
pip install tabula-py

使用tabula从pdf中提取表格

从pdf中提取表格数据的第一步，是加载pdf文件并解析表格数据，Tabula-py可以将pdf文件中的表格解析成Pandas的DataFrame数据格式。通过调用read_pdf方法，你可以将pdf文件中的表格转化成DataFrame格式：

import tabula

df = tabula.read_pdf("example.pdf", pages='all')
print(df)

这段代码将读取指定pdf文件中的所有页的表格数据，并将其保存到一个Pandas DataFrame中。请确保将example.pdf替换为你自己的pdf文件路径。

参数详解

在使用read_pdf方法时，还可以指定其他选项。下面是一些常见的选项：

• pages：pdf中要读取的页码，可以是单个页码，也可以是多个页码。
• area：包含要读取的表格的区域。这个选项可以帮助你选择你想要从pdf文件中提取的表格，使用格式如下：[top, left, bottom, right]。 默认值为all，表示提取整个页面上的表格。
• guess：该选项会在读取数据时进行块猜测。如果PDF文件中包含多个区块，则可以尝试通过该选项来自动猜测需要读取哪个表格。
• lattice：该选项仅用于读取PDF文件中仅包含表格的文件。
• columns：读取表格时获取特定的列数，并按指定的列数进行分割。
• multiple_tables：如果pdf文件中包含多个表格，则可以使用该选项将它们读取为多个表格。

下面是一个使用多个选项的示例。

import tabula

df = tabula.read_pdf("example.pdf", 
                     pages='all', 
                     area=[10,10,400,400], 
                     guess=True, 
                     columns=4,
                     multiple_tables=True)
print(df)

在上面的示例中，我们指定要在整个页面上读取所有表格，并限制了要读取的表格区域。guess选项启用了块猜测，columns选项指定了表格中的列数，multiple_tables选项指示Tabula-py该文件可能包含多个表格。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas和Tabula-py从pdf文件中提取表格。我们还列出了Tabula-py提供的一些选项，这些选项可以帮助你指定要读取的表格区域以及如何处理多个表格。希望这篇文章能够帮助你提取pdf中的表格数据。