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 pdfplumberimport 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]) #添加至df数据框中 df = df.append(df1)

执行代码后，将得到了df数据框

是不是so easy 呢？

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。