选择页面:通过索引选择要提取表格的页面。 提取表格:使用page.extract_table()方法提取表格。 处理数据:将提取的数据转换为所需的格式。 示例代码 以下是一个简单的示例,展示了如何使用pdfplumber提取 PDF 中的表格数据: 代码语言:txt 复制 import pdfplumber # 打开 PDF 文件 with pdfplumber.open("example.pd...
③提取最大表格的文本:.extract_table(table_settings={}) 返回从页面上最大的表中提取的文本,以列表列表的形式显示,结构为row -> cell。 (如果多个表具有相同的大小——以单元格的数量来衡量——此方法将返回最接近页面顶部的表 ④获取表格信息:.debug_tablefinder(table_settings={}) 返回TableFinder类的实例...
这个示例代码将打开指定的PDF文件,提取所有页面上的表格数据,并将其存储在extracted_data列表中。然后,它遍历这个列表并打印出每个表格的数据。你可以根据需要修改这个代码来处理或存储提取到的数据。
导入pdfplumber库:首先,需要在Python代码中导入pdfplumber库,以便使用其中的功能。 代码语言:txt 复制 import pdfplumber 打开PDF文件:使用pdfplumber库的open()函数打开要提取表格的PDF文件,并将其赋值给一个变量。 代码语言:txt 复制 pdf = pdfplumber.open('your_pdf_file.pdf') 提取表格数据:通过遍历PDF中的...
`pdfplumber`是一个Python库,可以用来从PDF文件中提取表格。以下是一个基本的例子,展示如何使用`pdfplumber`从PDF文件中提取表格: 首先,确保已经安装了`pdfplumber`。如果没有,可以使用pip进行安装: ```sh pip install pdfplumber ``` 然后,你可以使用以下代码来提取PDF中的表格: ```python import pdfplumber #打开...
使用pdfplumber打开PDF文件with pdfplumber.open('test.pdf') as pdf:# 获取PDF的第一页first_page = pdf.pages[0]# 从第一页中提取表格tables = first_page.extract_tables()# 遍历提取到的表格，并创建DataFramefor i, table in enumerate(tables): df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])...
提取表格:通过extract_tables()方法提取PDF中的表格数据,返回值是一个包含多个表格数据的列表。 保存为CSV格式:我们创建了一个CSV文件,通过csv.writer将提取到的数据写入文件。 总结 在本文中,我们介绍了如何使用pdfplumber库从PDF文件中提取表格数据。整个过程分为读取PDF文件、提取表格数据和处理数据三部分,利用Python...
pdfplumber可以从任何指定PDF页面提取文本,可以返回无格式的纯文本,也可以保留该文本的布局。 .extract_text():将页面的所有字符对象排序为一个字符串。默认情况下layout=False,可以设置为True,保留原来文本布局。 提取表格 .find_tables(): 返回Table对象列表 ...
(1)pdfplumber库提供文本提取函数.extract_text() ,将PDF文档中的文本内容按照原文中的换行格式(并非实际的段落)得到字符串对象。 (2)pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数,分别为.extract_tables( )及.extract_table( ),两种函数提取结果存在差异。 A).extract_tables( ) ...
现在,我们来编写代码,只提取表格数据的前两列。代码示例如下: importpdfplumber# 打开PDF文件pdf=pdfplumber.open('example.pdf')# 获取第一页的表格数据page=pdf.pages[0]table=page.extract_table()# 提取表格的前两列数据forrowintable:print(row[:2]) ...