python从PDF中提取数据的示例

01

前言

数据是数据科学中任何分析的关键，大多数分析中最常用的数据集类型是存储在逗号分隔值(csv)表中的干净数据。然而，由于可移植文档格式(pdf)文件是最常用的文件格式之一，因此每个数据科学家都应该了解如何从pdf文件中提取数据，并将数据转换为诸如“csv”之类的格式，以便用于分析或构建模型。

在本文中，我们将重点讨论如何从pdf文件中提取数据表。类似的分析可以用于从pdf文件中提取其他类型的数据，如文本或图像。我们将说明如何从pdf文件中提取数据表，然后将其转换为适合于进一步分析和构建模型的格式。我们将给出一个实例。

02

示例:使用Python从PDF文件中提取一个表格

a)将表复制到Excel并保存为table_1_raw.csv

数据以一维格式存储，必须进行重塑、清理和转换。

b)导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np

c)导入原始数据，重新定义数据

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

我们从上面的表格中注意到，x5、x6和x7列是用百分比表示的，所以我们需要去掉percent(%)符号:

df4['x5']=list(map(lambda x: x[:-1], df4['x5'].values))
df4['x6']=list(map(lambda x: x[:-1], df4['x6'].values))
df4['x7']=list(map(lambda x: x[:-1], df4['x7'].values))

e)将数据转换为数字形式

我们注意到列x5、x6和x7的列值数据类型为string，因此我们需要将它们转换为数值数据，如下所示:

df4['x5']=[float(x) for x in df4['x5'].values]
df4['x6']=[float(x) for x in df4['x6'].values]
df4['x7']=[float(x) for x in df4['x7'].values]

f)查看转换数据的最终形式

df4.head(n=5)

g)导出最终数据到一个csv文件

df4.to_csv('table_1_final.csv',index=False)

以上就是python从PDF中提取数据的示例的详细内容，更多关于python 提取PDF数据的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python如何提取英语pdf内容并翻译

    本文实例为大家分享了python提取英语pdf内容并翻译的具体代码,供大家参考,具体内容如下 前期准备工作: 翻译接口: 调用的是百度翻译的api(注册后,每个月有2百万的免费翻译字符数.) pdfminer3k: pdfminer3k是pdfminer的Python 3端口. PDFMiner是一种从PDF文档中提取信息的工具. 与其他PDF相关工具不同,它完全专注于获取和分析文本数据. PDFMiner允许获取页面中文本的确切位置,以及字体或线条等其他信息. 它包括一个PDF转换器,可以将P

  • python输出pdf文档的实例

    python导出pdf,参考诸多资料,发现pdfkit是效果比较好的. 故下载后进行了实现,多次失败后终于成功了,现将其中经验总结如下: """ 需要安装pdfkit,另外需要安装可执行文件wkhtmltopdf.exe, pdfkit核心命令是调用wkhtmltopdf.exe实现转pdf 有三个接口: pdfkit.from_url pdfkit.from_string pdfkit.from_file 需要注意的是,pdfkit主要是用来将html转pdf,所以文件也是

  • python基于pdfminer库提取pdf文字代码实例

    安装pdfminer 库 windows 下安装pdfminer3k pip install pdfminer3k Liunx 下安装pdfminer pip install pdfminer 代码 from pdfminer.pdfparser import PDFParser, PDFDocument from pdfminer.converter import PDFPageAggregator from pdfminer.layout import LAParams, LTTextBox

  • Python提取PDF内容的方法(文本、图像、线条等)

    1.安装PDFminer3k 使用pip 命令安装 pip install pdfminer3k 2.编写测试 你可以在这里获得官方参考:PDFMiner 如果你不喜欢看英文的官方文档,这里的翻译也许对你有帮助:中文PDFMiner文档 下面的程序,我拓展了官方给出的例子,你可以通过这个例子统计出来你的pdf文件一共包含哪些内容,比如文本框,曲线,图片等 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'yooongchun' imp

  • Python批量提取PDF文件中文本的脚本

    本文实例为大家分享了Python批量提取PDF文件中文本的具体代码,供大家参考,具体内容如下 首先需要执行命令pip install pdfminer3k来安装处理PDF文件的扩展库. import os import sys import time pdfs = (pdfs for pdfs in os.listdir('.') if pdfs.endswith('.pdf')) for pdf1 in pdfs: pdf = pdf1.replace(' ', '_').replace('-

  • 基于Python快速处理PDF表格数据

    我们有下面一张PDF格式存储的表格,现在需要使用Python将它提取出来. 使用Python提取表格数据需要使用pdfplumber模块,打开CMD,安装代码如下: pip install pdfplumber 安装完之后,将需要使用的模块导入 import pdfplumberimport pandas as pd 然后打开PDF文件 # 使用with语句打开pdf文件 with pdfplumber.open("D:\\python\\cai\\yq.pdf") as pdf: #

  • Python 用三行代码提取PDF表格数据

    Python 用三行代码提取PDF表格数据

    从 PDF 表格中获取数据是一项痛苦的工作.不久前,一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具,使用三行代码就能从 PDF 文件中提取表格数据. PDF 文件是一种非常常用的文件格式,通常用于正式的电子版文件.它能够很好的将不同的排版格式固定下来,形成版面清晰且美观的展示效果.然而,对于想要从 PDF 中提取信息的人们来说,PDF 是个噩梦,尤其是表格. 大量的学术报告.论文.分析文章都使用 PDF 展示其中的表格数据,但是对于如果想要直接从表格中复制数据则会非常麻烦.不久前,有一位开发者

  • Python处理PDF与CDF实例

    在拿到数据后,最需要做的工作之一就是查看一下自己的数据分布情况.而针对数据的分布,又包括pdf和cdf两类. 下面介绍使用python生成pdf的方法: 使用matplotlib的画图接口hist(),直接画出pdf分布: 使用numpy的数据处理函数histogram(),可以生成pdf分布数据,方便进行后续的数据处理,比如进一步生成cdf: 使用seaborn的distplot(),好处是可以进行pdf分布的拟合,查看自己数据的分布类型: 上图所示为采用3种算法生成的pdf图.下面是源代码.

  • python实现从pdf文件中提取文本,并自动翻译的方法

    针对Python 3.5.2 测试 首先安装两个包: $ pip install googletrans $ pip install pdfminer3k googletrans会提供一个命令translate,这个命令会调用google translate api执行自动翻译: pdfminer3k会提供一个工具脚本pdf2txt.py: $ pdf2txt.py xxx.pdf 从stackoverflow搜索到可以去除页眉和页脚的命令(强烈推荐): 使用Ubuntu提供的pdftotext

  • python实现PDF中表格转化为Excel的方法

    这几天想统计一下<中国人文社会科学期刊 AMI 综合评价报告(2018 年):A 刊评价报告>中的期刊,但是只找到了该报告的PDF版,对于表格的编辑不太方便,于是想到用Python将表格转成Excel格式. 看过别人写的博客,发现Python解析PDF有以下四种方式: -pdfminer:擅长文字的解析,把表格解析成普通的文本,没有格式: -pdf2html:把pdf解析成html,但html的标签并没有规律,解析一个表格还可以,多个表格的话不太好提取: -tabula:对于简单的表格,即单元

随机推荐