optional (default: 300)Resolution used for PDF to PNG conversion.Returns---tables : camelot.core....
以下是提取PDF表格并保存到文本的操作步骤: 导入所需模块。 创建PdfDocument 实例,并使用 PdfDocument.LoadFromFile() 方法载入PDF文档。 创建一个列表储存表格数据,再使用文档创建一个 PdfTableExtractor 实例。 遍历文档页面,使用 PdfTableExtractor.ExtractTable(int: page index) 方法提取页面上的表格。 遍历每个提取...
tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all') return tables # 使用示例 pdf_path = 'files/test.pdf' # 替换为实际的PDF文件路径 extracted_tables = extract_tables_from_pdf(pdf_path) # 输出提取的表格 for i, table in enumerate(extracted_tables, start=1): print(f"Table {i}:") print(...
text=first_page.extract_text()print(text) 输出: 读取第二页的表格 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd # 第二页pdfplumber.Page实例 first_page=pdf.pages[1]# 自动读取表格信息,返回列表 table=first_page.extract_tables()# 将列表转为df table_df=pd.DataFrame(table_2...
先导入PDF读取模块`pdfplumber`,随便挑一页看下表格数据的结构。如下,我们挑了第4页`pages[3]`来读取其中的表格,并显示。这里读取表格,用到了`extract_tables()`,即默认每页有多个表格。它会将单个表格的数据按行读取存入列表,再将每个表格的所有数据汇总存到一个上一级列表,最后将所有表格的数据汇总到一个大列...
首先导入要用到的两个库。在 pdfplumber 中, open 函数是用来打开PDF文件,该代码用的是相对路径。 .open.pages 则是获取PDF的页数,打印ps值可以得到如下 pg = ps[3] 代表的就是我们所选的第三页。 pg.extract_tables :可输出页面中所有表格,并返回一个嵌套列表,其结构层次为 table→row→cell 。此时,页面...
表格提取方法主要包括find_tables()、extract_tables()、extract_table()以及debug_tablefinder()。我们提取表格信息主要使用extract_tables()、extract_table() 方法,而debug_tablefinder() 则是查看表格信息提取的依据。官网解释如下: 接下来,我们使用extract_table()结合具体的pdf文件进行介绍说明。Pdf文件信息如下(部...
提取单个 PDF 文件,保存成 Exceliflen(pages) >1: tables = [] foreachinpages: table =each.extract_table tables.extend(table) else: tables =each.extract_table data = pd.DataFrame(tables[1:], columns=tables[0]) data data.to_excel("/Users/wangwangyuqing/Desktop/1.xlsx", index=False) ...
tables = page.extract_tables() for ele in tables: for elele in ele: value_list.append(elele) value_list = value_list[10:] print((value_list)) # print(len(vlalue_list)) xh = [] for i, value in enumerate(value_list): values =[] if value == ['代码', '名称']: xh.append...
df= tables[0].df df.to_excel("TTAF086-2021.xlsx",index=False) pdf 表格 效果如下 其次是使用 pdfplumber pdf_file_input ="TTAF086-2021.pdf" tables = pdfplumber.open(pdf_file_input).pages[10].extract_table() df = pd.DataFrame(tables) ...