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(...
import tabula def extract_tables_from_pdf(pdf_path): 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(extract...
optional (default: 300)Resolution used for PDF to PNG conversion.Returns---tables : camelot.core....
(column): # 从特定单元格获取文本 text = table.GetText(i, j) # 将文本写入指定的单元格 sheet.Range[i + 1, j + 1].Value = text # 自动调整列宽 sheet.AllocatedRange.AutoFitColumns() sheetNumber += 1 # 保存到文件 workbook.SaveToFile("output/Tables/PDF表格到Excel文件.xlsx", ExcelVersion...
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(table) print() --- 输出结果如下: Table 1: 队名 队长 球场 0...
3.3 解析 PDF 表格 接下来,我们将使用 tabula-py 库来解析 PDF 文件中的表格数据。以下是一个示例代码,演示如何使用 tabula-py 库解析 PDF 表格: importtabuladefextract_tables_from_pdf(pdf_path):tables=tabula.read_pdf(pdf_path,pages="all",multiple_tables=True)returntables ...
Tabula是专门用来提取PDF表格数据的,同时支持PDF导出为CSV、Excel格式。 官网:Tabula: Extract Tables from PDFs Github:https://github.com/chezou/tabula-py 首先安装tabula-py: pip install tabula-py tabula-py依赖库包括java、pandas、numpy,所以需保证运行环境中安装了这些库。
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...
提取表格:PDF中的表格通常是以页面上的文本和布局方式表示的,因此提取表格需要先提取文本,然后根据表格的布局进行解析。可以使用Python的表格处理库,如tabula-py、camelot-py等。以下是使用tabula-py库提取表格的示例代码: 代码语言:txt 复制 import tabula def extract_tables_from_pdf(file_path): tables =...
PDF 文件。我们需要提取表格 2-1。 使用Camelot 提取表格数据的代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importcamelot>>>tables=camelot.read_pdf('foo.pdf')#类似于Pandas打开CSV文件的形式>>>tables[0].df #geta pandas DataFrame!>>>tables.export('foo.csv',f='csv',compress...