Camelot提取PDF表格：一页多表、多页一表
本文作者：冀思慧，中南财经政法大学金融学院
本文编辑：周一鸣
技术总编：王玉婷
Stata and Python 数据分析
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clear allcd G:\****************第1页：一页一表sysuse auto,clearputpdf begin putpdf paragraph,halign(center) //段落居中对齐putpdf text ("表 1: 前10行样本"),boldputpdf table tbl1 = data("make price mpg") in 1/10,varnames****************第2页：一页两表putpdf pagebreak //进行换页putpdf table tbl2 = data("make price mpg") in 20/30,varnamesputpdf paragraph,halign(center) putpdf text ("表 3: 10-20行样本"),boldputpdf table tbl3 = data("make price mpg") in 10/20,varnames****************第3-4页：两页一表putpdf pagebreak putpdf paragraph,halign(center) putpdf text ("表 4: 所有样本"),boldputpdf table tbl4 = data("make price mpg"),varnames****************第5页：带背景色的表格putpdf paragraph,halign(center) putpdf text ("表 5: 11-20行样本"),boldputpdf table tbl5 = data("make price mpg") in 11/20,varnames width(5) halign(center) border(all,,blue) //设置表格的宽度为5英寸，所有的边框线为蓝色forv row =2(2)11{ forv col=1/3{ putpdf table tbl5(`row',`col'),bgcolor(lightblue) //使指定单元格底色为浅蓝色 }}forv col=1/3{ putpdf table tbl5(1,`col'),bold bgcolor(blue) //使指定单元格底色为蓝色，并且字体色为白色}cap putpdf save G:\表格数据.pdf,replace表格识别之“一页一表”
下图展示了PDF文件的第一页，仅含一个表格。
对此，我们可以通过以下代码识别该表格并进行提取：
##解析第1页表格import camelottables = camelot.read_pdf('G:/表格数据.pdf',pages='1' ) tables ##查看获得几个表格tables[0] ##查看表的形状print(tables[0].parsing_report) #打印解析报告df__1 = tables[0].df #打印出提取表格中的内容 表格识别之“一页两表”
下图为PDF文件的第二页，包含的两个表格，其中第一个表格不含表头。
我们可以使用下列代码对该页面的表格进行识别：
##解析第2页表格import camelotimport pandas as pdtables = camelot.read_pdf('G:/表格数据.pdf',pages='2' )tables打印结果如下图所示，显示识别到两个表格。
分别对两个表格进行列命名和索引指定等操作，最后将两个表格进行合并，执行代码如下：
df1 = tables[0].dfdf2 = df1.rename(columns=df1.iloc[0]).drop(df1.index[0]) ##将第0行作为行索引df3 = tables[1].dfdf4 = df3.rename(columns=df3.iloc[0]).drop(df3.index[0]) df__2= df2.append(df4,ignore_index=True) ##将两个数据进行合并，ignore_index=True,表根据列名对齐合并，生成新的indexprint(df__2)表格识别之“多页一表”
对于长形表，即表格记录较多，占据页面超过一页的表格，我们采用：分别识别多个页面的表格，处理后再进行合并的方法。
##解析第3-4页数据import camelotimport pandas as pdtables = camelot.read_pdf('G:/表格数据.pdf',pages='3-4' )tables df5 = tables[0].dfdf6 = tables[1].dfdf7= df5.append(df6,ignore_index=True)df__3 = df7.rename(columns=df7.iloc[0]).drop(df7.index[0]) print(df__3)执行以上代码将会得到以下结果：
表格识别之“非空背景色”
下图为具有颜色填充的表格。非空白的背景色虽然易于人眼对比和观看，但其也为PDF表格数据提取增加了很多噪音。
首先，我们将具有背景色的表格做常规提取，程序如下：
##解析第5页表格import camelottables = camelot.read_pdf('G:/表格数据.pdf',pages='5' ) tables[0].df 执行上述程序，我们发现提取出来的表格格式不太规范，我们可以根据需要调整参数。
经过以下参数调整，就能够提取出较为规范的表格。
# 表格格式错误，添加flavor='stream'tables = camelot.read_pdf('G:/表格数据.pdf',flavor='stream',pages='5' )
# 如果表格过于长，但是camelot提取没有到表格的最下面 添加edge_tol=500tables = camelot.read_pdf('G:/表格数据.pdf',flavor='stream',edge_tol=500,pages='5')
# 如果表格行与行之间分割不明显，或者发生重叠的问题,添加row_tol=10tables = camelot.read_pdf('G:/表格数据.pdf',flavor='stream',edge_tol=500,row_tol=10,pages='5')我们将PDF文件的表格识别为DataFrame之后，可以使用to_csv()、to_json()、to_excel()等函数进行导出。以.xlsx文件格式为例，以下分别对单表和多表进行导出。
单表导出
单表导出，即将一个DataFrame导出至新建Excel文件中，程序如下：
df1.to_excel('G:\auto数据.xls',sheet_name="demo") ##括号内为路径及文件名称多表导出
多表导出，即将多个DataFrame分为不同sheet导入同一个Excel文件中：
with pd.ExcelWriter('G:\auto数据.xls') as writer: df__1.to_excel(writer, 'df1') df__2.to_excel(writer, 'df2') df__3.to_excel(writer, 'df3')以上就是我们今天的全部内容啦，大家快去操作一下吧~
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