### 步骤二：从PDF中提取数据 使用`tabula.read_pdf()`函数从PDF中提取表格数据，并将其保存为DataFrame对象：```python # 从PDF中提取表格数据 pdf_file = "your_pdf_file.pdf"df = tabula.read_pdf(pdf_file, pages="all")```### 步骤三：将数据写入Excel文件 创建一个Excel文件，并将DataFrame中的...
### 步骤二:从PDF中提取数据 使用`tabula.read_pdf()`函数从PDF中提取表格数据,并将其保存为DataFrame对象: ```python #从PDF中提取表格数据 pdf_file = "your_pdf_file.pdf" df = tabula.read_pdf(pdf_file, pages="all") ``` ### 步骤三:将数据写入Excel文件 创建一个Excel文件,并将DataFrame中的...
### 步骤二:从PDF中提取数据 使用`tabula.read_pdf`函数从PDF中提取表格数据,并将其保存为DataFrame对象: ```python #从PDF中提取表格数据 pdf_file = "your_pdf_file.pdf" df = tabula.read_pdf(pdf_file, pages="all") ``` ### 步骤三:将数据写入Excel文件 创建一个Excel文件,并将DataFrame中的数...
观察table是一个装有2个元素的列表。 最后df1 = pd.DataFrame(table[1:],columns = table[0])这段代码的作用就是创建一个数据框,将内容放到对应的行列中。 本代码只是简单将数据存入到Excel,如果你需要进一步对样式进行调整,可以使用openpyxl等模块进行修改,具体可以看之前文章Python操作Excel详解 二、复杂型表格提...
importpandasaspd# 将列表转为dftable_df=pd.DataFrame(table_2[1:],columns=table_2[0])# 保存exceltable_df.to_excel('test.xlsx')table_df 输出: 一个小小的脚本,不到十行代码,便将pdf表格提取并转化为dataframe格式,最终保存到excel。 有个初步认知后,接下来详细讲讲pdfplumber的安装、导入、api接口等信...
1)读取pdf的数据(第一页) 2)读取第一页数据 3)将数据写入到Excel表中 4)读取完整pdf文档写入到Excel中 5)多pdf文本写入到Excel表中 一、Python操作PDF的库有很多 几大库对比图 二、pdflumber作为案例讲解使用 pdfplumber及其依赖pdfminer.six专注PDF内容提取,例如文本(位置、字体及颜色等)和形状(矩形、直线、曲...
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) df.to_excel("TTAF086-2021.xlsx",index=False) 效果如下 给excel 添加边框 需要优化 ...
print(table) import tabula def convert_to_csv(pdf_path, csv_path): tabula.convert_into(pdf_path, csv_path, output_format="csv", pages="all") #()内为文件路径需要替换为真实路径信息 convert_to_csv("/Users/1.pdf", "/Users/1.csv") ...
table_df=pd.DataFrame(table_2[1:],columns=table_2[0])# 保存excel table_df.to_excel('test.xlsx')table_df 输出: 一个小小的脚本,不到十行代码,便将PDF表格提取并转化为dataframe格式,最终保存到excel。 有个初步认知后,接下来详细讲讲pdfplumber的安装、导入、api接口等信息。
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) ...