Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市声明等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？

Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格。因而，本推文也主要详情pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。

作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于解决的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装，即在cmd命令行中输入：

pip install pdfplumber

pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( )，两种函数提取结果存在差异。为进行演示，我们网站上下载了一份短期融资券主体信誉评级报告，为pdf格式。任意选取某一表格，其界面如下：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

关于怎样快速学python，可以加下小编的python学习群:611+530+101，不论你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货

每天晚上20:00都会开直播给大家分享python学习知识和路线方法，群里会不定期升级最新的教程和学习方法，大家都是学习python的，或者是转行，或者是大学生，还有工作中想提升自己能力的，假如你是正在学习python的小伙伴可以加入学习。最后祝所有程序员都能够走上人生巅峰，让代码将梦想照进现实

接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异。

（1）.extract_tables( )

可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如，我们执行如下程序：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

输出结果：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

（2）.extract_table( )

返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或者字符串。如下：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

输出结果：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

在此基础上，我们详细详情如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串解决后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

输出结果：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

虽然能取得完整的表格数据，但这种方法相对不易了解，且在解决结构不规则的表格时容易出错。因为通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。因而，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下：

DataFrame([data,index, columns])

三个参数data、index和columns分别代表创立对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创立。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创立，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创立行索引。输出Excel表格如下：

Python骚操作，提取pdf文件中的表格数据！

通过以上简单程序，我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创立DataFrame对象的方法仍然可能出错，在实际操作中还需进行核查。