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【Python办公】Python如何批量提取PDF中的表格

目录

    • 专栏导读
    • 概述
    • 主要工具库介绍
      • 1. tabula-py
      • 2. camelot-py
      • 3. pdfplumber
      • 4. PyMuPDF (fitz)
    • 环境准备
      • 安装依赖
      • Java环境配置(tabula-py需要)
    • 方法一:使用tabula-py提取表格
      • 基础用法
      • 高级配置
    • 方法二:使用camelot-py提取表格
    • 方法三:使用pdfplumber提取表格
    • 批量处理多个PDF文件
    • 数据后处理和清洗
    • 完整的批量处理脚本
    • 使用示例
    • 常见问题和解决方案
      • 1. Java环境问题
      • 2. 表格识别不准确
      • 3. 内存不足
      • 4. 中文编码问题
    • 性能优化建议
    • 总结
    • 结尾

专栏导读

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概述

在日常工作中,我们经常需要从PDF文件中提取表格数据进行分析。手动复制粘贴不仅效率低下,还容易出错。本文将介绍如何使用Python自动化批量提取PDF中的表格数据,并将其转换为可处理的格式。

主要工具库介绍

1. tabula-py

  • 优势:专门用于PDF表格提取,功能强大
  • 特点:基于Java的tabula库,支持复杂表格结构
  • 适用场景:结构化表格,边框清晰的PDF

2. camelot-py

  • 优势:高精度表格提取,支持表格质量评估
  • 特点:提供多种提取策略,可视化调试
  • 适用场景:高质量PDF文档,需要精确提取

3. pdfplumber

  • 优势:轻量级,易于使用
  • 特点:可以提取文本、表格和图像信息
  • 适用场景:简单表格,文本密集型PDF

4. PyMuPDF (fitz)

  • 优势:功能全面,性能优秀
  • 特点:支持多种PDF操作,包括表格提取
  • 适用场景:复杂PDF处理需求

环境准备

安装依赖

# 安装tabula-py(需要Java环境)
pip install tabula-py# 安装camelot-py
pip install camelot-py[cv]# 安装pdfplumber
pip install pdfplumber# 安装PyMuPDF
pip install PyMuPDF# 安装pandas用于数据处理
pip install pandas# 安装其他辅助库
pip install openpyxl xlsxwriter

Java环境配置(tabula-py需要)

# 检查Java版本
java -version# 如果没有Java,需要安装JDK 8或更高版本

方法一:使用tabula-py提取表格

基础用法

import tabula
import pandas as pd
import os
from pathlib import Pathdef extract_tables_with_tabula(pdf_path, output_dir):"""使用tabula-py提取PDF中的表格Args:pdf_path: PDF文件路径output_dir: 输出目录"""try:# 提取所有表格tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages='all', multiple_tables=True)pdf_name = Path(pdf_path).stem# 保存每个表格for i, table in enumerate(tables):if not table.empty:output_file = os.path.join(output_dir, f"{pdf_name}_table_{i+1}.xlsx")table.to_excel(output_file, index=False)print(f"表格 {i+1} 已保存到: {output_file}")return len(tables)except Exception as e:print(f"处理文件 {pdf_path} 时出错: {str(e)}")return 0# 使用示例
pdf_file = "example.pdf"
output_directory = "extracted_tables"
os.makedirs(output_directory, exist_ok=True)table_count = extract_tables_with_tabula(pdf_file, output_directory)
print(f"共提取了 {table_count} 个表格")

高级配置

def advanced_tabula_extraction(pdf_path, output_dir):"""高级tabula提取配置"""try:# 自定义提取参数tables = tabula.read_pdf(pdf_path,pages='all',multiple_tables=True,lattice=True,  # 使用格线检测stream=False,  # 不使用流模式guess=True,    # 自动猜测表格区域pandas_options={'header': 0}  # 设置第一行为表头)pdf_name = Path(pdf_path).stemfor i, table in enumerate(tables):if not table.empty:# 数据清洗table = table.dropna(how='all')  # 删除全空行table = table.dropna(axis=1, how='all')  # 删除全空列# 保存为多种格式base_name = f"{pdf_name}_table_{i+1}"# Excel格式excel_file = os.path.join(output_dir, f"{base_name}.xlsx")table.to_excel(excel_file, index=False)# CSV格式csv_file = os.path.join(output_dir, f"{base_name}.csv")table.to_csv(csv_file, index=False, encoding='utf-8-sig')print(f"表格 {i+1} 已保存: {base_name}")return len(tables)except Exception as e:print(f"处理失败: {str(e)}")return 0

方法二:使用camelot-py提取表格

import camelot
import pandas as pddef extract_tables_with_camelot(pdf_path, output_dir):"""使用camelot-py提取PDF表格"&
http://www.dtcms.com/a/279079.html

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