如何使用Python提取pdf表格及文本，并保存到excel

来自公众号：Python大数据分析

pdf是一种便携式文档格式，由Adobe公司设计。因为不受平台限制，且方便保存和传输，所以pdf非常受欢迎。

目前市场上有很多pdf工具，大部分是阅读类，也有支持对pdf的修改、转换等功能，但这部分工具不少是收费的。

这次介绍一个开源python工具库-pdfplumber，可以方便地获取pdf的各种信息，包括文本、表格、图表、尺寸等。

pdfplumber在github上有英文官方文档，后面我们会捡重点讲解，先看下如何用pdfplumber提取pdf表格？

以NBA 2020-2021 常规赛数据作为范例，pdf表格如下：

第一步：使用pdfplumber提取表格文本

# 导入pdfplumber
import pdfplumber# 读取pdf文件，保存为pdf实例
pdf =  pdfplumber.open("E:\\nba.pdf") # 访问第二页
first_page = pdf.pages[1]# 自动读取表格信息，返回列表
table = first_page.extract_table()table

输出：

第二步：整理成dataframe格式，保存为excel

import pandas as pd# 将列表转为df
table_df = pd.DataFrame(table_2[1:],columns=table_2[0])# 保存excel
table_df.to_excel('test.xlsx')table_df

输出：

一个小小的脚本，不到十行代码，便将pdf表格提取并转化为dataframe格式，最终保存到excel。

有个初步认知后，接下来详细讲讲pdfplumber的安装、导入、api接口等信息。

pdfplumber简介

前面已经介绍过pdfplumber的用途，也用一个小案例展示了如何提取表格，我觉得对于pdfplumber只需要了解三点就可以。

1、它是一个纯python第三方库，适合python 3.x版本

2、它用来查看pdf各类信息，能有效提取文本、表格

3、它不支持修改或生成pdf，也不支持对pdf扫描件的处理

Github地址https://github.com/jsvine/pdfplumber

pdfplumber安装和导入

同其他python库一样，pdfplumber支持使用pip安装，在命令行输入：

pip install pdfplumber

如果遇到安装慢的问题，可以替换镜像源，会快很多。

pdfplumber安装后，用import导入即可使用：

import pdfplumber
....

pdfplumber简单使用

pdfplumber中有两个基础类，PDF和Page。看字面意思能猜出，前者是处理整个文档，后者是处理页面。

「pdfplumber.PDF类」

属性	描述
`.metadata`	获取pdf基础信息，返回字典
`.pages`	一个包含`pdfplumber.Page`实例的列表，每一个实例代表pdf每一页的信息。

「pdfplumber.Page类」

这是pdfplumber的核心功能，对pdf的大部分操作都是基于这个类，包括提取文本、表格、尺寸等。

这里暂不一一列举它的属性和方法。

通过一个简单的案例，就可以明白它们的作用。示例pdf文档，共两页：

读取pdf

# 导入pdfplumber
import pdfplumber# 读取pdf文件，返回pdfplumber.PDF类的实例
pdf = pdfplumber.open("e:\\nba2.pdf")

获取该pdf文档的信息

# 通过pdfplumber.PDF类的metadata属性获取pdf信息
pdf.metadata

输出：

这些是pdf的基础信息，包括作者、来源、日期等。

总页数

# 通过pdfplumber.PDF类的metadata属性获取pdf页数
len(pdf.pages)

读取第一页的页宽、页高等信息

# 第一页pdfplumber.Page实例
first_page = pdf.pages[0]# 查看页码
print('页码：',first_page.page_number)# 查看页宽
print('页宽：'first_page.width)# 查看页高
print('页高：'first_page.height)

输出：

读取第一页的文本

# 读取文本
text = first_page.extract_text()
print(text)

输出：

读取第二页的表格

import pandas as pd# 第二页pdfplumber.Page实例
first_page = pdf.pages[1]# 自动读取表格信息，返回列表
table = first_page.extract_tables()# 将列表转为df
table_df = pd.DataFrame(table_2[1:],columns=table_2[0])table_df

pdfplumber提取表格有很多的细节需要处理，这里给到的范例表格线框比较规范，所以能很简单的提取，但对于线框不完全（包含无线框）的表格，其效果就差了不少。

在实际项目所需处理的pdf文档中，线框完全及不完全的表格都比较多，为了能够理解pdfplumber实现表格抽取的原理和方法，我们需要去细究相关参数的设置。

正如案例所示，pdfplumber.Page对象的.extract_table()方法可以提取表格，返回从页面上最大的表中提取的文本，以列表列表的形式显示，结构为row -> cell。

「表格抽取参数设置」

默认情况下，extract_table使用页面的垂直和水平线（或矩形边缘）作为单元格分隔符。该方法可以通过table_settings参数进行高度自定义。可能的设置及其默认值：

{"vertical_strategy": "lines", "horizontal_strategy": "lines","explicit_vertical_lines": [],"explicit_horizontal_lines": [],"snap_tolerance": 3,"join_tolerance": 3,"edge_min_length": 3,"min_words_vertical": 3,"min_words_horizontal": 1,"keep_blank_chars": False,"text_tolerance": 3,"text_x_tolerance": None,"text_y_tolerance": None,"interp_tolerance": 3,"interp_x_tolerance": None,"interp_y_tolerance": None,
}

pdfplumber支持对图表进行可视化调试，能输出图像，显示如何提取表。

pdfplumber的独特之处

python中有很多库可以处理pdf，比如PyPDF2、pdfminer等，那pdfplumber的优势在哪呢？

首先，pdfplumber能轻松访问有关PDF对象的所有详细信息，且用于提取文本和表格的方法高级可定制，使用者可根据表格的具体形式来调整参数。

最关键的是pdfplumber作者持续在维护该库，而同样受欢迎的PyPDF2已经不再维护了。

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