使用python提取pdf文本编号详解

说明：



从 pdf 文件中提取其他类型的数据，例如文本或图像。给出了从pdf文件中提取数据表并转换为适合进一步分析和建模的格式的说明，并以示例作为介绍。

使用Python从PDF文件中提取一个表格

1、将表复制到Excel并保存为table_1_raw.csv

数据以一维格式存储，必须重新整形、清理和转换。

2、导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np

3、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()

4、使用字符串处理工具进行数据纠缠

我们从上表中注意到，x5、x6、x7 列是用百分比表示的，所以我们需要去掉百分号（%）：

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))

5、将数据转换为数字形式

我们注意到x5、x6、x7列的列值数据类型是string，所以我们需要将它们转换为numeric数据，如下：

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]

6、查看转换数据的最终形式

df4.head(n=5)

7、最后导出最终数据到一个csv文件

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

从第一步开始内容就很不简单，大家边看边动手就很容易理解哦~如需了解更多python实用知识，点击进入
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（推荐操作系统：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。）