从 PDF 表格中获取数据是一项痛苦的工作。不久前，一位开发者提供了一个名为 Camelot 的工具，使用三行代码就能从 PDF 文件中提取表格数据。

PDF 文件是一种非常常用的文件格式，通常用于正式的电子版文件。它能够很好的将不同的排版格式固定下来，形成版面清晰且美观的展示效果。然而，对于想要从 PDF 中提取信息的人们来说，PDF 是个噩梦，尤其是表格。

大量的学术报告、论文、分析文章都使用 PDF 展示其中的表格数据，但是对于如果想要直接从表格中复制数据则会非常麻烦。不久前，有一位开发者提供了一个可从文字 PDF 中提取表格信息的工具——Camelot，能够直接将大部分表格转换为 Pandas 的 Dataframe。

项目地址：https://github.com/camelot-dev/camelot

Camelot 是什么

据项目介绍称，Camelot 是一个 Python 工具，用于将 PDF 文件中的表格数据提取出来。

具体而言，用户可以像使用 Pandas 那样打开 PDF 文件，然后利用这个工具提取表格数据，最后再指定输出的形式（如 csv 文件）。

代码示例

项目提供的 PDF 文件如图所示，假设用户需要提取这些文字之间的表格 2-1 中的信息。

PDF 文件。我们需要提取表格 2-1。

使用 Camelot 提取表格数据的代码如下：

>>> import camelot>>> tables = camelot.read_pdf('foo.pdf') #类似于Pandas打开CSV文件的形式>>> tables[0].df # get a pandas DataFrame!>>> tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # json, excel, html, sqlite，可指定输出格式>>> tables[0].to_csv('foo.csv') # to_json, to_excel, to_html, to_sqlite， 导出数据为文件>>> tables<TableList n=1>>>> tables[0]<Table shape=(7, 7)> # 获得输出的格式>>> tables[0].parsing_report{ 'accuracy': 99.02, 'whitespace': 12.24, 'order': 1, 'page': 1}

以下为输出的结果，对于合并的单元格，Camelot 在抽取后做了空行处理，这是一个稳妥的方法。

安装方法

项目作者提供了三种安装方法。首先，你可以使用 Conda 进行安装，这是最简单的。

conda install -c conda-forge camelot-py

最流行的安装方法是使用 pip 安装。

pip install camelot-py[cv]

还可以从项目中克隆代码，并使用源码安装。

git clone https:///camelot-dev/camelotcd camelotpip install ".[cv]"

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。