pdfplumber 模块中extract_table的描述正确的是( )。A.提取到pdf文件表格内容是字典型数据B.提取到pdf文件表格内容是字符型数据C.不能提取p
tables = page.extract_tables() # 分析提取结果 if tables:# 如果该页存在表格，则对每个表格进行处理 for table_idx, table in enumerate(tables):print(f"Page {page_num + 1}, Table {table_idx + 1}:")# 输出或者进一步处理这个表格的数据 for row in table:print(row)else:
②提取表格文本:.extract_tables(table_settings={}) 返回从页面上找到的所有表中提取的文本,并以结构table -> row -> cell的形式表示为列表的列表。 即:每一个表格为一个列表(table),每个列表的每一行数据为一个列表(row),每行数据的列表中的每个元 素为一个单元格的数据(cell) ③提取最大表格的文本:.e...
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.pdf") as pdf: # 选择第一页 first_page...
tables=[]forpageinpages:table=page.extract_table()tables.append(table) 1. 2. 3. 4. 4. 保存表格数据为Excel文件 最后,我们可以使用Python的pandas库将提取出的表格数据保存为Excel文件。 首先,我们需要导入pandas库: 复制 importpandasaspd 1.
.extract_tables():返回从页面上找到的所有表中提取的文本 .extract_table():返回最大表格提取的文本 importpdfplumberpdf='EBVReport/test.pdf'withpdfplumber.open(pdf)aspdf:metadata=pdf.metadatapdf_pages=pdf.pagessecond_page=pdf.pages[1]text=second_page.extract_text()tables=second_page.extract_tables(...
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])...
import pdfplumber def extract_tables(pdf_path):with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:# 遍历 PDF 中的每一页 for page_number in range(len(pdf.pages)):page = pdf.pages[page_number]# 获取页面上的所有表格 tables = page.extract_tables()# 遍历页面上的每个表格 for table_number, table in ...
extract_tables() for table in tables: print(table) 二、PP-Structure:深度学习驱动的PDF解析器 1. 简介 PP-Structure是百度等公司推出的基于深度学习的PDF文档结构理解模型。它不仅能够提取文本和表格,还能识别文档中的标题、列表、图片等复杂结构,实现更高级别的信息抽取。 2. 特性与优势 高精度:利用深度学习...
open(pdf_path) as pdf: for page in pdf.pages: table = page.extract_table() if table: tables.append(table) except Exception as e: logging.error(f"Failed to extract tables from {pdf_path}: {e}") return None # 将表格数据保存为CSV文件 output_path = os.path.join(output_dir, os....