如果文档中含有表格，该如何解析并提取，请给出Python代码示例

如果你的文档中确实包含了表格，并且你想通过Python来提取这些表格的内容，无论是Word还是PDF，都需要借助不同的库。这里以常见的工具举例：

**处理Word文档中的表格**（`python-docx`库）：

from docx import Document
from docx.table import Table

def parse_word_table(file_path):
    doc = Document(file_path)
    tables = doc.tables

    parsed_tables = []
    for table in tables:
        rows = []
        for row in table.rows:
            cells = [cell.text.strip() for cell in row.cells]
            rows.append(cells)
        parsed_tables.append(rows)

    return parsed_tables

word_file_path = 'your_word_file_with_tables.docx'
parsed_word_tables = parse_word_table(word_file_path)

**处理PDF中的表格**（`tabula-py`库，假设表格位于PDF第一页）：

import tabula

def parse_pdf_table(file_path):
    table = tabula.read_pdf(file_path, pages='1', output_format='dataframe')  # 读取第一张表
    return table

pdf_file_path = 'your_pdf_file_with_tables.pdf'
parsed_pdf_table = parse_pdf_table(pdf_file_path)

请注意，`tabula-py`默认会尝试识别PDF中的表格并转换为Pandas DataFrame，这在大多数情况都能很好地工作。如果表格复杂或者位置不固定，可能需要调整参数或使用其他库如`camelot`。

**合并并处理结果**：

if parsed_word_tables and parsed_pdf_table:
    all_tables = parsed_word_tables + parsed_pdf_table
    # 对表格数据进行清洗（例如去除空值、统一列名等）
    cleaned_tables = [{k: v for k, v in row.items() if v} for row in all_tables]

# 最后，cleaned_tables 就是你想要的表格数据列表