pythonexcelpdf

1. 用python批量提取pdf的表格數據，保存為excel

pdfplumber 是一個開源 python 工具庫-，可以方便地獲取 pdf 的各種信息，包括文本、表格、圖表、尺寸等。完成我們本文的需求，主要使用 pdfplumber 提取 pdf 表格數據。

python 中還有很多庫可以處理 pdf，比如 PyPDF2、pdfminer 等，本文選擇pdfplumber 的原因在於能輕松訪問有關 PDF 的所有詳細信息，包括作者、來源、日期等，並且用於提取文本和表格的方法靈活可定製。大家可以根據手頭數據需求，再去解鎖 pdfplumber 的更多用法。

2. 誰有Python語言程序設計pdf分享一下

《北京理工大學-Python語言程序設計》網路網盤免費資源下載

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3. 如何用python打開excel，然後找到指定工作簿對裡面的內容列印成pdf

python讀寫excel 常用的倆個庫：xlrd、xlwt
python 處理pdf 文件庫：PyPDF2 （當然也有其他的庫，用最簡單的）

你的需求很簡單，隨便在網上找找這幾個庫的文檔很容易處理你的邏輯

4. python excel截圖保存

xlrd讀取單元格內容，再pil畫個表存成jpg。
畫表格那裡如果用latex做，存成pdf，再用工具批量轉jpg似乎也不錯。

5. python將pdf轉成excel

方法一：ABBYY finereader v9是我見過的最強大的PDF（圖片格式或者是掃描件）轉excel的軟體。它是一款OCR軟體，界面比較簡潔明，9.0和以上版本有簡體中文版的，支持100語言的識別，特別是混合多種語言識別效果也非常好。
國內的OCR軟體僅僅是對中文的識別比較好而已。而且，這款軟體只要你設置好識別文件所用的語言然後打開PDF文件（支持直接打開的）然後其他的工作就交給軟體了，識別完後 文件------另存為excel格式就可以了。而且版面的保持能力是我見過的OCR軟體裡面最好的一個，識別率也是最高的一個，就是轉換識別的速度比較慢。只要PDF文件比較清晰，准確率基本可以達到95%以上（除了數學公式、計算式、化學式、分子式、三角函數等專業的內容之外），強力推薦大家使用。
方法二：在線PDF轉Excel共有以下幾個步驟:
• 點擊瀏覽按鈕選擇需要轉換的PDF文件。
• 點擊按鈕上傳文件，然後等著就可以了。
• 點擊下載鏈接把做好的文件下載到本地就可以了。
方法三：用其他軟體Wondershare PDFelement等處理。

6. python實現excel合並

Created on Mon Mar 16 11:23:05 2015
@author: admin
"""
# 分批次運行，先得到books， 再運行，利用print 來debugimport pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as pl
import os
count=0
#ori_path='xx'
ori_path='C:\Python27\data\sample'
def get_xls_books(ori_path): # get target filename and dir of a pathtemp = list(os.walk(ori_path)) #tmp is list ,tmp[0]該目錄文件路徑和文件名， tmp[1]:子目錄文件路徑，文件名稱book_path=[]
book_name=[]
root=temp[0][0]
for i in temp[0][2]:
if os.path.splitext(i)[1] == '.xlsx': #splite filenameobj_path=os.path.join(root,i)
book_path.append(obj_path)
book_name.append(os.path.splitext(i)[0])
return zip(book_path, book_name)
def get_xls_sheets(obj_path): #get all sheets of a object pathxls=pd.ExcelFile(obj_path)
sheet_names=xls.sheet_names
sheets=[xls.parse(i) for i in range(0,len(sheet_names)) ] # use parse can get dataframe saved into a listreturn zip(sheet_names,sheets)
books=get_xls_books(ori_path) # book paths list#xls=pd.ExcelFile(books[0])
#print xls.parse(0).columns
for book in books: # this loop get a bookbookname=book[1]
bookpath=book[0]
sheets=get_xls_sheets(bookpath) # get all sheets and names from book pathfor i in range(len(sheets)): #operate each sheet, is range(len) not lensheetname=sheets[i][0]
name=bookname+'-'+sheetname+'.'+'csv'
pd_sheet=sheets[i][1] # dataFrame
cols=pd_sheet.columns
pdf=pd_sheet[[cols[17],cols[18],cols[4],cols[6],cols[8],cols[10],cols[19],cols[16]]] # use emunerate functionpdf.columns=['area','patch','wangdian','operator','custid','servid','servtype','is_identify'] # renamepdf1=pdf[pdf['is_identify']=='是'] #filterpdf2=pdf1.drop('is_identify',1)
pdf2.to_csv(os.path.join(ori_path,name), header=None, index=None)

7. 如何用Python從大量pdf 中提取表格中的數據進行分析

我最近就在干這件事……簡單來說，用pdftables就可以了
寫完代碼的補充：
轉成excel後，因為python不能在已存在的excel文件上改，所以我的辦法是用pandas df轉成matrix。然後處理二維數組。
再寫到最終的excel。
「老子終於寫完了」
啊哈！聽說過abbyy finerreader嘛！解決一切問題！

8. python提取excel表中的數據兩列

1、首先打開excel表格，在單元格中輸入兩列數據，需要將這兩列數據進行比對相同數據。

2、然後在C1單元格中輸入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比對B1單元格中A列中是否有相同數據。

3、點擊回車，即可將公式的計算結果顯示出來，可以看到C1中顯示的是B1在A列中找到的相同數據。

4、將公式向下填充，即可發現C列中顯示出的數字即為有相同數據的，顯示「#N/A」的為沒有找到匹配數據的。

5、將C1-C4中的數據進行復制並粘貼成數值，即可完成相同數據的提取操作。
在實際研究中，我們經常需要獲取大量數據，而這些數據很大一部分以pdf表格的形式呈現，如公司年報、發行上市公告等。面對如此多的數據表格，採用手工復制黏貼的方式顯然並不可取。那麼如何才能高效提取出pdf文件中的表格數據呢？

Python提供了許多可用於pdf表格識別的庫，如camelot、tabula、pdfplumber等。綜合來看，pdfplumber庫的性能較佳，能提取出完整、且相對規范的表格。因此，本推文也主要介紹pdfplumber庫在pdf表格提取中的作用。

作為一個強大的pdf文件解析工具，pdfplumber庫可迅速將pdf文檔轉換為易於處理的txt文檔，並輸出pdf文檔的字元、頁面、頁碼等信息，還可進行頁面可視化操作。使用pdfplumber庫前需先安裝，即在cmd命令行中輸入：

pip install pdfplumber

pdfplumber庫提供了兩種pdf表格提取函數，分別為.extract_tables( )及.extract_table( )，兩種函數提取結果存在差異。為進行演示，我們網站上下載了一份短期融資券主體信用評級報告，為pdf格式。任意選取某一表格，其界面如下：

接下來，我們簡要分析兩種提取模式下的結果差異。

（1）.extract_tables( )

可輸出頁面中所有表格，並返回一個嵌套列表，其結構層次為table→row→cell。此時，頁面上的整個表格被放入一個大列表中，原表格中的各行組成該大列表中的各個子列表。若需輸出單個外層列表元素，得到的便是由原表格同一行元素構成的列表。例如，我們執行如下程序：

輸出結果：

（2）.extract_table( )

返回多個獨立列表，其結構層次為row→cell。若頁面中存在多個行數相同的表格，則默認輸出頂部表格；否則，僅輸出行數最多的一個表格。此時，表格的每一行都作為一個單獨的列表，列表中每個元素即為原表格的各個單元格內容。若需輸出某個元素，得到的便是具體的數值或字元串。如下：

輸出結果：

在此基礎上，我們詳細介紹如何從pdf文件中提取表格數據。其中一種思路便是將提取出的列表視為一個字元串，結合Python的正則表達式re模塊進行字元串處理後，將其保存為以標准英文逗號分隔、可被Excel識別的csv格式文件，即進行如下操作：

輸出結果：

盡管能獲得完整的表格數據，但這種方法相對不易理解，且在處理結構不規則的表格時容易出錯。由於通過pdfplumber庫提取出的表格數據為整齊的列表結構，且含有數字、字元串等數據類型。因此，我們可調用pandas庫下的DataFrame( )函數，將列表轉換為可直接輸出至Excel的DataFrame數據結構。DataFrame的基本構造函數如下：

DataFrame([data,index, columns])

三個參數data、index和columns分別代表創建對象、行索引和列索引。DataFrame類型可由二維ndarray對象、列表、字典、元組等創建。本推文中的data即指整個pdf表格，提取程序如下：

其中，table[1:]表示選定整個表格進行DataFrame對象創建，columns=table[0]表示將表格第一行元素作為列變數名，且不創建行索引。輸出Excel表格如下：

通過以上簡單程序，我們便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面對不規則的表格數據提取，創建DataFrame對象的方法依然可能出錯，在實際操作中還需進行核對。

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