import PyPDF4 import pandas as pd # 打开PDF文件并获取第一页 pdf_file = open('1.pdf', 'rb') pdf_reader = PyPDF4.PdfFileReader(pdf_file) page = pdf_reader.getPage(0) # 将PDF页面转换为文本 page_text = page.extractText() # 将文本数据转换为表格数据 table_data = [] for row in page_text.strip().split('\n'): table_data.append([cell.strip() for cell in row.split()]) # 将表格数据转换为pandas DataFrame df = pd.DataFrame(table_data[1:], columns=table_data[0]) # 将DataFrame输出到Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)

你的代码看起来没有问题，但是输出的 Excel 文件是空的，这可能是因为从 PDF 文件提取的文本数据没有被正确转换为表格数据。

你可以尝试在转换文本数据为表格数据时，打印出每一行的内容，以便检查是否有数据丢失或格式不正确。你还可以尝试手动创建一个表格数据列表，将每个单元格的值分别添加到列表中，以确保表格数据的正确性。

另外，你可以检查一下输出的 Excel 文件是否已经存在，如果存在的话，可能会导致数据被覆盖或无法写入。你可以尝试将 Excel 文件的路径更改为一个新的文件名，以避免这种情况。

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import PyPDF2 import pandas as pd # 打开PDF文件并获取第一页 pdf_file = open('1.pdf', 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file) page = pdf_reader.pages(0) # 将PDF页面转换为文本 page_text = page.extractText() # 将文本数据转换为表格数据 table_data = [] for row in page_text.split('\n'): table_data.append(row.split()) # 将表格数据转换为pandas DataFrame df = pd.DataFrame(table_data[1:], columns=table_data[0]) # 将DataFrame输出到Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)

这段代码中有一个错误，即 `PdfReader` 和 `pages` 方法的名称应该是 `PdfFileReader` 和 `getPage`。另外，如果 PDF 文件中的表格不是很规范，转换为表格数据可能会出现一些问题。以下是修正后的代码：

import PyPDF2
import pandas as pd

# 打开PDF文件并获取第一页
pdf_file = open('1.pdf', 'rb')
pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
page = pdf_reader.getPage(0)

# 将PDF页面转换为文本
page_text = page.extractText()

# 将文本数据转换为表格数据
table_data = []
for row in page_text.strip().split('\n'):
    table_data.append([cell.strip() for cell in row.split()])

# 将表格数据转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(table_data[1:], columns=table_data[0])

# 将DataFrame输出到Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

这段代码可以打开名为 `1.pdf` 的 PDF 文件，读取第一页中的表格数据，并将其转换为 pandas 的 DataFrame 格式，最后将 DataFrame 输出到名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件中。请确保您已经安装了 PyPDF2 和 pandas 库。

import PyPDF2 import pandas as pd # 打开PDF文件 pdf_file = open('example.pdf', 'rb') # 创建PDF阅读器对象 pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file) # 获取PDF页面数 num_pages = pdf_reader.numPages # 提取每个页面的文本内容 text_list = [] for page in range(num_pages): pdf_page = pdf_reader.getPage(page) text = pdf_page.extractText() text_list.append(text) # 将文本转换为pandas数据帧 df = pd.DataFrame(text_list) # 将数据写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False, header=False)

这是一个Python脚本，用于将一个名为"example.pdf"的PDF文件转换成一个名为"example.xlsx"的Excel文件，并且使用了PyPDF2和pandas两个Python库。具体实现过程如下：

1. 导入PyPDF2和pandas库

import PyPDF2
import pandas as pd

2. 打开PDF文件

pdf_file = open('example.pdf', 'rb')

其中，'rb'表示以二进制格式读取文件。

3. 创建PDF阅读器对象

pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)

4. 获取PDF页面数

num_pages = pdf_reader.numPages

5. 提取每个页面的文本内容

text_list = []
for page in range(num_pages):
    pdf_page = pdf_reader.getPage(page)
    text = pdf_page.extractText()
    text_list.append(text)

其中，getPage()方法获取指定页面的内容，extractText()方法将内容提取为纯文本格式，并将每页的文本内容存储在一个列表中。

6. 将文本转换为pandas数据帧

df = pd.DataFrame(text_list)

将列表转换成pandas数据帧，其中每个元素作为一个单元格。

7. 将数据写入Excel文件

df.to_excel('example.xlsx', index=False, header=False)

将pandas数据帧写入名为"example.xlsx"的Excel文件中，其中index=False表示不写入行索引，header=False表示不写入列头。