pythonexcelpdf

1. 用python批量提取pdf的表格数据，保存为excel

pdfplumber 是一个开源 python 工具库-，可以方便地获取 pdf 的各种信息，包括文本、表格、图表、尺寸等。完成我们本文的需求，主要使用 pdfplumber 提取 pdf 表格数据。

python 中还有很多库可以处理 pdf，比如 PyPDF2、pdfminer 等，本文选择pdfplumber 的原因在于能轻松访问有关 PDF 的所有详细信息，包括作者、来源、日期等，并且用于提取文本和表格的方法灵活可定制。大家可以根据手头数据需求，再去解锁 pdfplumber 的更多用法。

2. 谁有Python语言程序设计pdf分享一下

《北京理工大学-Python语言程序设计》网络网盘免费资源下载

链接: https://pan..com/s/1qEl3dftOM21rn1mlc_Fv8Q

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3. 如何用python打开excel，然后找到指定工作簿对里面的内容打印成pdf

python读写excel 常用的俩个库：xlrd、xlwt
python 处理pdf 文件库：PyPDF2 （当然也有其他的库，用最简单的）

你的需求很简单，随便在网上找找这几个库的文档很容易处理你的逻辑

4. python excel截图保存

xlrd读取单元格内容，再pil画个表存成jpg。
画表格那里如果用latex做，存成pdf，再用工具批量转jpg似乎也不错。

5. python将pdf转成excel

方法一：ABBYY finereader v9是我见过的最强大的PDF（图片格式或者是扫描件）转excel的软件。它是一款OCR软件，界面比较简洁明，9.0和以上版本有简体中文版的，支持100语言的识别，特别是混合多种语言识别效果也非常好。
国内的OCR软件仅仅是对中文的识别比较好而已。而且，这款软件只要你设置好识别文件所用的语言然后打开PDF文件（支持直接打开的）然后其他的工作就交给软件了，识别完后 文件------另存为excel格式就可以了。而且版面的保持能力是我见过的OCR软件里面最好的一个，识别率也是最高的一个，就是转换识别的速度比较慢。只要PDF文件比较清晰，准确率基本可以达到95%以上（除了数学公式、计算式、化学式、分子式、三角函数等专业的内容之外），强力推荐大家使用。
方法二：在线PDF转Excel共有以下几个步骤:
• 点击浏览按钮选择需要转换的PDF文件。
• 点击按钮上传文件，然后等着就可以了。
• 点击下载链接把做好的文件下载到本地就可以了。
方法三：用其他软件Wondershare PDFelement等处理。

6. python实现excel合并

Created on Mon Mar 16 11:23:05 2015
@author: admin
"""
# 分批次运行，先得到books， 再运行，利用print 来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]该目录文件路径和文件名， tmp[1]:子目录文件路径，文件名称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从大量pdf 中提取表格中的数据进行分析

我最近就在干这件事……简单来说，用pdftables就可以了
写完代码的补充：
转成excel后，因为python不能在已存在的excel文件上改，所以我的办法是用pandas df转成matrix。然后处理二维数组。
再写到最终的excel。
“老子终于写完了”
啊哈！听说过abbyy finerreader嘛！解决一切问题！

8. python提取excel表中的数据两列

1、首先打开excel表格，在单元格中输入两列数据，需要将这两列数据进行比对相同数据。

2、然后在C1单元格中输入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比对B1单元格中A列中是否有相同数据。

3、点击回车，即可将公式的计算结果显示出来，可以看到C1中显示的是B1在A列中找到的相同数据。

4、将公式向下填充，即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的，显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的。

5、将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值，即可完成相同数据的提取操作。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？

Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格。因此，本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。

作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装，即在cmd命令行中输入：

pip install pdfplumber

pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( )，两种函数提取结果存在差异。为进行演示，我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告，为pdf格式。任意选取某一表格，其界面如下：

接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异。

（1）.extract_tables( )

可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如，我们执行如下程序：

输出结果：

（2）.extract_table( )

返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或字符串。如下：

输出结果：

在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作：

输出结果：

尽管能获得完整的表格数据，但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下：

DataFrame([data,index, columns])

三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下：

其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创建行索引。输出Excel表格如下：

通过以上简单程序，我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创建DataFrame对象的方法依然可能出错，在实际操作中还需进行核对。

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