下面是使用tabula-py库提取PDF文件中表格数据的示例代码: importtabuladefextract_tables(file_path):tables=tabula.read_pdf(file_path,pages='all',multiple_tables=True)fortableintables:print(table) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 在上面的代码中,我们使用tab
步骤3:提取PDF中的表格数据 对于PDF表格提取,我们可以使用tabula-py库来实现,可以非常方便地提取PDF中的表格信息。 # 提取PDF中的表格,`pages`参数指定要解析的页面tables=read_pdf(pdf_file_path,pages='all')# 查看提取得到的表格foridx,tableinenumerate(tables):print(f'Table{idx}:\n',table) 1. 2. 3...
它是Tabula的Python接口,可以提取PDF中的table并用pandas DataFrame呈现。 首先,安装Tabula-py: pip install tabula-py 二、使用库函数读取PDF中的表格数据 使用Tabula-py提取PDF中的表格数据,可以通过它提供的read_pdf()函数实现: import tabula file = 'example.pdf' # PDF文件路径 tables = tabula.read_pdf(fi...
pdf_file)merger.append(file_path)merger.write(output_path)merger.close()print(f"合并完成，输出文...
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): ...
defcamelot_processing(file_path,page_num):# 表格提取参数设置globaltablesdf=list()try:tables=camelot.read_pdf(file_path,pages=str(page_num),flavor='stream',edge_tol=500,split_text=True,strip_text='\n',row_tol=14)exceptIndexErrorase:print("Page {} error!".format(page_num))else:df=table...
【转】python之pdfplumber读取拆分pdf内容和表格 代码量极少,但是比pdfminer实现的功能强大。(主观感受,不代表他人) #-*- coding: utf-8#File : pdfpdfplumberRead.py#Author : baoshanimportpdfplumber path="D:\\nianjian.md.pdf"path="D:\\0.shenma\\01.xx资料\\01.数据资料\\02.xx年鉴数据\\2018年...
Camelot确实有一些额外的依赖项，包括GhostScript安装完成后，我们可以像使用tabula-py一样使用Camelot来抓取PDF表格。file = "seminar8.pdf" tables = camelot.read_pdf(file, pages = "1-end")这将返回TableList对象。要访问index找到的任何表，您可以这样做：# get the 0th-indexed-table tabletables[0].df#...
tables = camelot.read_pdf(pdf_file_input, pages='11', flavor='stream') 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.read_csv("table_1_raw.csv",header=None)df.values.shape df2=pd.DataFrame(df.values.reshape(25,10))column_names=df2[0:1].values[0]df3=df2[1:]df3.columns=df2[0:1].values[0]df3.head() d)使用字符串处理工具进行数据纠缠 ...