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(...
df.to_sql(table_name, conn, if_exists='replace', index=False) conn.commit() conn.close() def main(pdf_path, db_name, table_name): df = extract_table_from_pdf(pdf_path) df = clean_data(df) save_to_database(df, db_name, table_name) if __name__ == "__main__": pdf_path...
optional (default: None)List of table area strings of the form x1,y1,x2,y2where (x1, y1) ...
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。 遍历每个提取到的表格,为每个表格创建字符串对象,再使用 PdfTable.GetText...
>>>tables.export('foo.csv',f='csv',compress=True)# json,excel,html,sqlite,可指定输出格式>>>tables[0].to_csv('foo.csv')# to_json,to_excel,to_html,to_sqlite, 导出数据为文件>>>tables<TableList n=1>>>tables[0]<Table shape=(7,7)># 获得输出的格式>>>tables[0].parsing_report{'...
03. pdf文件主要信息(表格+文本)提取 具体的属性及基本使用方法大家都可以去官网自己查看,这里仅介绍常用信息(表格+文本)的提取方法,文件也是使用官网提供的。 (1)表格信息提取 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(...
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...
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...
右侧为原表（下同）2. 提取pdf中的表格.extract_tables(table_settings = {}) ###提取某一页中的...
对于提取PDF中的表格,我们可以使用tabula-py库。tabula-py库提供了一些方法来提取表格数据。以下是一个示例代码: importtabuladefextract_tables_from_pdf(pdf_path,output_folder):tables=tabula.read_pdf(pdf_path,pages="all",multiple_tables=True)fori,tableinenumerate(tables):table_path=f"{output_folder}/...