在日常辦公、數(shù)據(jù)分析或信息歸檔過程中，我們經(jīng)常會遇到包含表格數(shù)據(jù)的 PDF 文件。然而，PDF 本質(zhì)上是一種用于展示和打印的格式，并非為數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)，因此直接從中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)頗具挑戰(zhàn)。幸運(yùn)的是，借助 Python 強(qiáng)大的生態(tài)工具，我們可以自動化地從 PDF 中識別并提取表格內(nèi)容，并將其保存為便于后續(xù)處理的 TXT 或 Excel（.xlsx）格式。

本文將介紹兩種主流且高效的開源庫——Tabula-py 和 Camelot-py，并通過完整示例演示如何將 PDF 表格數(shù)據(jù)導(dǎo)出為 TXT 和 Excel 文件。

一、準(zhǔn)備工作：安裝必要依賴

首先，確保你的系統(tǒng)已安裝 Java（Tabula 依賴 Java 運(yùn)行），然后通過 pip 安裝所需庫：

# 安裝 Tabula-py（基于 Java 的 Tabula 工具）
pip install tabula-py pandas openpyxl

# 或安裝 Camelot-py（基于 Ghostscript 和 OpenCV，更強(qiáng)大但配置稍復(fù)雜）
pip install camelot-py[cv] pandas openpyxl

注意：使用 Camelot 時(shí)，Windows 用戶需額外安裝 Ghostscript 并將其添加到系統(tǒng) PATH。

二、方法一：使用 Tabula-py（簡單快捷）

Tabula-py 是對 Java 工具 Tabula 的 Python 封裝，適合處理結(jié)構(gòu)清晰、邊界線完整的表格。

示例：提取 PDF 表格并保存為 Excel 和 TXT

import tabula
import pandas as pd

# 指定 PDF 文件路徑
pdf_path = "example_table.pdf"

# 提取所有頁面的表格（返回 DataFrame 列表）
tables = tabula.read_pdf(pdf_path, pages="all", multiple_tables=True)

# 合并所有表格（或按需處理單個(gè)）
combined_df = pd.concat(tables, ignore_index=True)

# 導(dǎo)出為 Excel
combined_df.to_excel("output.xlsx", index=False)

# 導(dǎo)出為 TXT（以制表符分隔）
combined_df.to_csv("output.txt", sep="\t", index=False, na_rep="")

print("表格已成功導(dǎo)出為 Excel 和 TXT 文件！")

優(yōu)點(diǎn)：

• 使用簡單，幾行代碼即可完成。
• 對標(biāo)準(zhǔn)表格（有邊框線）識別準(zhǔn)確率高。

局限：

• 對無邊框或布局復(fù)雜的表格支持較弱。
• 依賴 Java 環(huán)境。

三、方法二：使用 Camelot-py（精準(zhǔn)靈活）

Camelot 提供了兩種解析模式：lattice（適用于有邊框的表格）和 stream（適用于無邊框但對齊良好的表格），靈活性更高。

示例：使用 Camelot 提取并導(dǎo)出

import camelot
import pandas as pd

pdf_path = "example_table.pdf"

# 使用 'lattice' 模式（有邊框表格）
tables = camelot.read_pdf(pdf_path, pages="all", flavor="lattice")

# 若表格無邊框，可嘗試：
# tables = camelot.read_pdf(pdf_path, pages="all", flavor="stream")

if tables:
    # 合并所有表格
    dfs = [table.df for table in tables]
    combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

    # 清理列名（Camelot 默認(rèn)無列名，第一行為數(shù)據(jù)）
    # 如需將第一行設(shè)為列名：
    # combined_df.columns = combined_df.iloc[0]
    # combined_df = combined_df[1:].reset_index(drop=True)

    # 導(dǎo)出
    combined_df.to_excel("camelot_output.xlsx", index=False)
    combined_df.to_csv("camelot_output.txt", sep="\t", index=False, header=False)

    print(f"成功提取 {len(tables)} 個(gè)表格，已保存為 Excel 和 TXT。")
else:
    print("未檢測到任何表格。")

優(yōu)點(diǎn)：

• 支持無邊框表格（stream 模式）。
• 可可視化調(diào)試表格區(qū)域（tables[0].plot()）。
• 提供精度評估指標(biāo)（如 accuracy）。

局限：

• 配置稍復(fù)雜，需安裝 Ghostscript。
• 大文件處理速度略慢于 Tabula。

四、導(dǎo)出格式說明

• Excel (.xlsx) ：保留表格結(jié)構(gòu)，支持多列、多行，適合后續(xù)分析（使用 pandas.DataFrame.to_excel）。
• TXT (.txt) ：通常以制表符（\t）或逗號分隔，輕量且兼容性強(qiáng)（使用 to_csv 并指定 sep）。

提示：若需保留原始換行或特殊字符，可在 to_csv 中設(shè)置 quoting=csv.QUOTE_ALL 或調(diào)整編碼（如 encoding='utf-8-sig'）。

五、常見問題與優(yōu)化建議

表格識別不全？

• 嘗試指定具體頁碼：pages="1,3,5"。
• 調(diào)整 Camelot 的 table_areas 參數(shù)手動劃定區(qū)域。

中文亂碼？

確保 PDF 使用標(biāo)準(zhǔn)字體；導(dǎo)出時(shí)指定 encoding='utf-8-sig'。

性能優(yōu)化

• 對于大批量 PDF，建議使用多進(jìn)程或異步處理。
• 預(yù)處理 PDF（如裁剪、增強(qiáng)對比度）可提升識別率。

結(jié)語

Python 為 PDF 表格數(shù)據(jù)提取提供了強(qiáng)大而靈活的解決方案。Tabula-py 適合快速上手的標(biāo)準(zhǔn)表格，而 Camelot-py 則在復(fù)雜場景下表現(xiàn)更優(yōu)。結(jié)合 pandas 的數(shù)據(jù)處理能力，我們可以輕松將“不可編輯”的 PDF 表格轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的 TXT 或 Excel 文件，大幅提升數(shù)據(jù)再利用效率。

無論你是財(cái)務(wù)人員、數(shù)據(jù)分析師還是自動化開發(fā)者，掌握這些工具都將顯著簡化你的工作流程?？煸囋嚢?！

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)高效提取PDF中的表格數(shù)據(jù)并導(dǎo)出為 TXT或Excel的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python提取PDF表格數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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