AttributeError: 'PdfPageBase' object has no attribute 'ExtractText'

`AttributeError: 'PdfPageBase' object has no attribute 'ExtractText'` 是一个 Python 报错，它发生在尝试访问 `PdfPageBase` 类的一个不存在的属性 'ExtractText' 时。`PdfPageBase` 可能是一个 PDF 处理库（如 PyPDF2 或 PDFMiner）中的基础类，这些库中用来表示 PDF 页面的对象可能不直接提供 `ExtractText` 这个方法。

具体来说，这通常意味着：

1. 你可能没有正确安装或导入所需的 PDF 解析库，或者库版本较旧，不包含 `ExtractText` 方法。
2. 你可能试图从一个非文本类型的 PDF 页面提取内容，例如图片页面而不是文本页面。
3. 你可能直接操作了 `PdfPageBase` 类的实例，而应该使用其子类提供的适当方法，比如 `PdfPage` 或 `PDFDocument` 类的 `extract_text` 方法。

要解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

- 确认你的库版本支持 `ExtractText` 方法，如果不行，升级到最新版本或者寻找其他支持文本提取的库。
- 检查文档示例，确认是否需要对特定类型的页面进行检查或处理，再调用相应的方法。
- 如果是使用第三方库，查看官方文档或源代码，确认正确的API调用方式。

相关问题

AttributeError: 'PageObject' object has no attribute 'extract_fonts'

AttributeError: 'PageObject' object has no attribute 'extract_fonts'是一个错误提示，意味着在PageObject对象中没有extract_fonts属性。根据提供的引用内容，我们可以看到这个错误与FPDF库的使用有关。该错误可能是由于使用了不正确的方法或属性导致的。

根据引用和引用，这个错误可能是由于使用了FPDF对象的unifontsubset属性，而该属性在FPDF对象中并不存在导致的。而根据引用，normalize_text方法中也涉及到了unifontsubset属性。

综上所述，为了解决AttributeError: 'PageObject' object has no attribute 'extract_fonts'错误，我们需要检查代码中与FPDF对象、unifontsubset属性和normalize_text方法相关的部分，并确保正确使用了它们。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [AttributeError: ‘FPDF‘ object has no attribute ‘unifontsubset](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/120277099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'extract'

This error message indicates that you are trying to call the 'extract' method on a pandas DataFrame object, but this method does not exist for this object. It is likely that you meant to call the 'str.extract' method on a column of the DataFrame, rather than the DataFrame itself.

For example, if you have a DataFrame called 'df' with a column called 'text', and you want to extract a substring from this column using a regular expression, you can use the following code:

df['text'].str.extract(r'(\d+)')

This will extract the first group of consecutive digits from each string in the 'text' column and return a new DataFrame with these substrings.