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东海ECS2023-03-25 16:28
要实现从多页PDF中抓取特定的数据到Excel中，需要使用Python中的一些第三方库和工具。以下是一种实现方案：
需要安装的库和工具如下： 1.PyPDF2：用于读取PDF文件的内容 2.pandas：用于处理和导出Excel文件 3.tabula-py：用于从PDF中抓取表格数据 可以使用pip安装这些库和工具 读取PDF文件并抓取数据 使用PyPDF2读取PDF文件，并使用tabula-py从PDF中抓取表格数据。以下是一个读取PDF文件并抓取数据的示例代码：  程序代码：import PyPDF2 import tabula # 读取PDF文件 pdf_file = open('example.pdf', 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) # 遍历PDF中的每一页并抓取表格数据 dataframes = [] for page_num in range(pdf_reader.getNumPages()): # 从PDF中抓取表格数据 tables = tabula.read_pdf('example.pdf', pages=[page_num+1], lattice=True) # 将表格数据转换为DataFrame对象 for table in tables: df = pd.DataFrame(table) dataframes.append(df) # 关闭PDF文件 pdf_file.close() # 合并所有DataFrame对象 result_df = pd.concat(dataframes) 在这个示例代码中，使用tabula.read_pdf函数从PDF中抓取表格数据。参数pages用于指定要抓取的页码，lattice参数用于指定是否使用网格模式来处理表格数据。 处理数据并导出Excel文件 使用pandas处理数据，并将结果导出到Excel文件中。以下是一个处理数据并导出Excel文件的示例代码： 程序代码：# 处理DataFrame对象中的数据 result_df = result_df.dropna() # 删除包含NaN值的行 result_df = result_df.astype(str) # 将所有数据类型转换为字符串类型 # 导出数据到Excel文件 result_df.to_excel('result.xlsx', index=False) 完整代码 程序代码：import PyPDF2 import pandas as pd import tabula # 读取PDF文件 pdf_file = open('example.pdf', 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) # 遍历PDF中的每一页并抓取表格数据 dataframes = [] for page_num in range(pdf_reader.getNumPages()): # 从PDF中抓取表格数据 tables = tabula.read_pdf('example.pdf', pages=[page_num+1], lattice=True) # 将表格数据转换为DataFrame对象 for table in tables: df = pd.DataFrame(table) dataframes.append(df) # 关闭PDF文件 pdf_file.close() # 合并所有DataFrame对象 result_df = pd.concat(dataframes) # 处理DataFrame对象中的数据 result_df = result_df.dropna() # 删除包含NaN值的行 result_df = result_df.astype(str) # 将所有数据类型转换为字符串类型 # 导出数据到Excel文件 result_df.to_excel('result.xlsx', index=False) [此贴子已经被作者于2023-3-25 16:31编辑过] |
有没有方法能快速的从多页PDF中抓取特定的数据到EXCEL中？