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...
解决方法:尝试调整extract_table()方法的参数,例如table_settings,以优化表格识别。 数据缺失或错位: 原因:PDF 文件中的文本可能被分割到不同的行或列中。 解决方法:手动检查提取的数据,并进行必要的调整。 通过以上步骤和示例代码,你应该能够使用pdfplumber将 PDF 文件中的表格详细信息提取到行和列中。
table_1 = page_one.extract_table() # 读取表格数据 # 1. 创建Excel表对象 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf8') # 2. 新建sheet表 worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 3. 自定义列名 col1 = table_1[0] # print(col1)# ['店铺名', '价格', '销量', '地址'] # 4. 将列...
table1 = page01.extract_table()#提取单个表格 # table2 = page01.extract_tables()#提取多个表格 print(table1) 「提取表格,保存为excel文件」 import pdfplumber from openpyxl import Workbook #保存表格,需要安装openpyxl with pdfplumber.open("D:\\pdffiles\\人力资源部岗位编制.pdf") as pdf: page01 ...
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:
提取不规则表格,以图2为例,找到第一个表格的第一行最左边的点和最后一行最左边的点,将这两个点连接为一条线;第一行的最右边的点和最后一行最右边的点,将这两个点连接为一条线。如图3就是通过debug_tablefinder将图2打印显示的表格。 图3 通过extract_tables解析出完整的表格如下: ...
通过调用first_page的extract_tables()方法，我们提取了第一页中的所有表格。之后，我们遍历了这些表格，并为每个表格创建了一个pandas DataFrame。最后，我们将这些DataFrame保存为Excel文件，文件名以'table_'开头，后跟表格的序号。在保存时，我们设置了index=False参数，以避免将索引列也保存到Excel文件中。
print(first_page.extract_texts()) # 获取本页全部表格,也可以使用extract_table()获得单个表格 for table in p0.extract_tables(): #得到的table是嵌套list类型,转化成DataFrame更加方便查看和分析 df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0]) ...
table_1 = page_1.extract_table() # 读取表格数据 print(table_1) # 1.创建Excel对象 workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf8') # 2.新建sheet表 worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1') # 3.自定义列名 clo1 = table_1[0] # 4.将列表元组clo1写入sheet表单中的第一行 ...