Python 提取/识别PDF中的表格

在本文中，我们将介绍如何使用Python提取或识别PDF文件中的表格。PDF是一种常见的文件格式，包含许多有用的信息，其中的表格也不例外。使用Python可以帮助我们轻松地从PDF中提取出表格数据，并进行进一步的处理和分析。

1. 使用PDFplumber库来提取表格

PDFplumber是一个功能强大的Python库，用于提取PDF文件中的文本、图像和表格等数据。它是基于Pymupdf库开发的，并提供了一系列的API来处理PDF文件。

首先，我们需要安装PDFplumber库。在命令行中运行以下命令：

pip install pdfplumber

接下来，我们可以使用以下代码来提取PDF文件中的表格数据：

import pdfplumber

def extract_tables_from_pdf(file_path):
    with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
        tables = []
        for page in pdf.pages:
            extracted_tables = page.extract_tables()
            tables.extend(extracted_tables)
        return tables

file_path = "path/to/your/file.pdf"
tables = extract_tables_from_pdf(file_path)

以上代码将打开指定的PDF文件并逐页提取表格。提取的表格将作为列表返回，其中每个表格都是一个二维列表，包含行和列的数据。

2. 使用Tabula库来提取表格

Tabula是另一个流行的Python库，用于从PDF中提取表格。它提供了一个简单的界面，可以将PDF中的表格转换为Pandas数据框，方便进一步的处理和分析。

首先，我们需要安装Tabula库。在命令行中运行以下命令：

pip install tabula-py

接下来，我们可以使用以下代码来提取PDF文件中的表格数据：

import tabula

def extract_tables_from_pdf(file_path):
    tables = tabula.read_pdf(file_path, pages="all", multiple_tables=True)
    return tables

file_path = "path/to/your/file.pdf"
tables = extract_tables_from_pdf(file_path)

以上代码将打开指定的PDF文件并提取所有的表格。提取的表格将作为列表返回，其中每个表格都是一个Pandas数据框。

3. 使用Camelot库来识别表格

Camelot是一个用于识别表格的Python库。它可以从PDF文件中自动识别表格，并将其转换为Pandas数据框或CSV文件。

首先，我们需要安装Camelot库。在命令行中运行以下命令：

pip install Camelot-py[cv]

接下来，我们可以使用以下代码来识别PDF文件中的表格：

import camelot

def identify_tables_from_pdf(file_path):
    tables = camelot.read_pdf(file_path, pages="all")
    return tables

file_path = "path/to/your/file.pdf"
tables = identify_tables_from_pdf(file_path)

以上代码将打开指定的PDF文件并识别所有的表格。识别的结果将作为列表返回，其中每个表格都是一个Pandas数据框。