基于基于Python快速处理快速处理PDF表格数据表格数据
我们有下面一张PDF格式存储的表格，现在需要使用Python将它提取出来。
使用Python提取表格数据需要使用pdfplumber模块，打开CMD，安装代码如下：
pip install pdfplumber
安装完之后，将需要使用的模块导入
import pdfplumberimport pandas as pd
然后打开PDF文件
# 使用with语句打开pdf文件
with pdfplumber.open("D:\python\cai\yq.pdf") as pdf:
# pages[0]表示取第1页
page = pdf.pages[0]
我们来打印输出下获取到的文本，这句语句只是帮我们验证下是否成功获取到PDF里的内容
print(page.extract_text())
执行的结果如下，看来是成功了
然后可以使用extract_table()函数获取表格，如果有多个表格，可以使用extract_tables()函数，就是多了个s
d1=page.extract_table()
执行代码后，将得到一个列表，还不是数据框
所以最后一步就是将列表转为数据框就可以了，代码如下：
df = pd.DataFrame(d1[1:], columns=d1[0])
执行代码后，将得到了df数据框
有几个注意事项要提醒下：
1.pdf表格中的数据，对于同一个数据或内容，不要有换行，如果换行，可能被识别为2个数据；
2.pdf中的表格一定要有边框，没有边框的话，否则使用extract_table()函数就无法获取表格数据，extract_text()还是可以获取
文本信息的，不要问我是怎么知道的，说多了都是泪。
我们现在有一份PDF数据，里面有三页，每页都有一样数据结构但数据不同的数据表，现在需要使用Python将它批量提取出
来。
有了上回经验，我们就直接上代码：
import pdfplumber
import pandas as pd
# 创建一个空数据框
df = pd.DataFrame()
# 使用with语句打开pdf文件
with pdfplumber.open("D:\python\cai\5.pdf") as pdf:
# 使用for循环遍历每个pages
for page in pdf.pages:
# 取出当前页表格，结果为列表
d=page.extract_table()
# 将列表转为数据框
df1 = pd.DataFrame(d[1:], columns=d[0])
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