python tabula获取pdf的列表数据

tabula的功能比camelot更加强大，可以同时对多个表格数据进行提取。项目的具体地址请参考：https://github.com/chezou/tabula-py

安装

tabula的安装是非常简单的：

pip install tabula-py  # 安装python扩展

安装之后检验这个库是否安装成功：

读取PDF文件

通过tabula这个库来读取PDF文件：

df1 = tabula.read_pdf("test.pdf",pages="all")

然后我们发现列表中唯一的一个元素就是dataframe：

输出成csv文件

将读取到的数据输出成CSV格式的文件：

# 方式1：间接输出成csv格式
df2.to_csv("test2.csv")# 方式2：直接输出成csv格式
tabula.convert_into("test.pdf","test3.csv",output_format="csv",pages='all')

上面读取的PDF文件是比较简单的，只有一页，而且刚好是一个很标准的表格形式的数据，下面看一个比较复杂的例子：

PDF文件总共有3页
每页的表格数据格式有差异

下面是第一页，第一列可以看成是索引：

在第二页中有两份表格，而且中间有很多的空白行：

第三页的数据比较标准：

这3页是在同一个PDF文件中，这3页是在同一个PDF文件中，这3页是在同一个PDF文件中

读取第一个表格

tab1 = tabula.read_pdf("data.pdf",stream=True)
len(tab1)

上面的红色提示中我们看到：当没有指定pages参数的时候，只会默认读取第一页的数据，所以列表的长度为1。

转成dataframe后将原来的索引变成新的一列（部分数据）

读取PDF全部数据

通过pages来读取全部数据：

tab2 = tabula.read_pdf("data.pdf",pages="all")   # 获取全部数据all
len(tab2)

通过指定pages="all"：

获取到了4个表格的数据，列表长度为4
第一个表格转成了dataframe数据后原来的行索引不存在，这个是和上面（没有pages参数）不同的地方

获取指定页面的数据

tab3 = tabula.read_pdf("data.pdf", pages=3,   # 表示第3页的数据stream=True)
tab3[0]

同时获取两个表格的数据：

tab4 = tabula.read_pdf("data.pdf", pages="1,3",  # 同时2个表格数据stream=True)
len(tab4)  # 长度为2

读取指定位置（面积）的数据

通过area参数来指定：

删除不需要的信息

删除在读取的表格中我们不需要的字段信息

输出不同格式文件

可以将得到的数据输出成不同格式的文件，以json格式为例：

tabula.convert_into("data.pdf",  # 源文件"test4.json",   # 输出文件名output_format="json")  # 文件格式