如何使用 Python 将 PDF 文件转换为 Excel 文件？

虽然以 PDF（可移植文档格式）格式传输文档很常见，但在某些情况下，您需要将 PDF 文件中的数据转换为 Excel 电子表格以进行进一步处理或分析。一种流行的方法是使用 tabula-py 包从 PDF 中提取表格，然后使用 pandas 操作数据并将其转换为 Excel 文件。Python 提供了许多处理 PDF 文件的工具。

详细解释

1. 安装必要的库

首先，您需要安装必要的库。您可以使用 pip 进行安装

代码

• tabula-py 是一个用于 tabula-java 的 Python 封装器，可用于从 PDF 中提取表格。
• pandas：我们将使用这个强大的数据处理库来处理提取的表格。

2. 导入库

在您的 Python 脚本中导入必要的库

代码

3. 从 PDF 中提取表格

可以使用 tabula.read_pdf() 函数从 PDF 文件中提取表格。如果 PDF 包含多个表格，此函数将接受文件路径并生成 DataFrame 对象列表。

代码

4. 将 DataFrame 转换为 Excel

如果 PDF 包含多个表格，请遍历 DataFrame 列表并使用 pandas.DataFrame.to_excel() 将每个表格转换为 Excel 文件。

代码

• 我们可以使用 enumerate() 函数循环遍历表格及其索引。
• to_excel(): 此 DataFrame 函数将信息存储在 Excel 文件中。为了阻止 Pandas 在 Excel 文件中发布行号，我们将 index=False 设置为 False。

如果您只有一个表格并想直接保存到 Excel

代码

这是结合所有步骤的完整代码

代码

输出

|  A    |  B    |  C    |  D    |
|-------|-------|-------|-------|
| Data1 | Data2 | Data3 | Data4 |
| Data5 | Data6 | Data7 | Data8 |
|    ...    |     ...   |     ...   |      ...   |

以此类推，其中 Data1, Data2 等是 PDF 中第一个表格的实际数据。其他 Excel 文件（output_table_1.xlsx, output_table_2.xlsx 等）的结构将类似，但包含其各自表格中的数据。

附加考虑事项

1. 处理多页

pages 参数允许您选择要从中提取表格的页面。例如，Pages='1-3,' 将从第 1 页到第 3 页提取表格。

2. 指定表格区域

如果表格未被正确识别，您可以使用 area 选项来定义表格所在的页面区域。例如，包含表格的区域的边界框由公式 area=(y1, x1, y2, x2) 定义。

3. 数据清洗

根据 PDF 的质量和结构，可能需要清理检索到的数据。这可能包括处理缺失值、修复数据类型或删除多余的行或列。

4. 错误处理

您应该始终在脚本中包含错误处理，以解决无法读取 PDF 文件或无法提取表格的情况。这确保了您的脚本能够优雅地处理意外情况。

5. 性能优化

通过使用 area 参数仅指定提取表格所需的区域，您可以最大限度地提高大型 PDF 文件或布局复杂的文件的效率。

通过遵循这些指南并考虑一些因素，您可以有效地使用 Python 将 PDF 文件转换为 Excel 文件。如果您需要任何额外的帮助或澄清，请告诉我！

结论

总之，利用 Python 将 PDF 文件转换为 Excel 文件是一个简单的过程。通过使用 `tabula-py` 库进行表格提取和 `pandas` 进行数据处理，我们可以有效地处理 PDF 数据。在加载必要的库并将其导入我们的脚本后，我们使用 `tabula.read_pdf()` 从 PDF 中提取表格。我们可以根据需要指定页面或区域等选项。接下来，我们使用 `to_excel()` 方法将表示为 pandas DataFrame 的提取表格转换为 Excel 文件。复杂的转换过程需要额外的考虑，包括管理多页、定义表格区域、清理数据、处理错误和优化速度。这些过程和考虑使我们能够有效地将 PDF 文件转换为 Excel 文件，从而我们可以利用 Python 进行进一步的数据处理和分析。