前言

pdfplumber 是一个开源的 python 工具库 ，它可以轻松的获取 PDF 文本内容、标题、表格、尺寸等各种信息，今天来介绍如何使用它来提取 PDF 中的表格。

安装

首先通过下面命令安装 pdfplumber 模块。

pip install pdfplumber

或是使用豆瓣镜像源安装。

pip install -i https://pypi.douban.com/simple pdfplumber

案例

这里有一份2020年中国大学生计算机设计大赛参赛作品获奖名单，文件为 PDF 格式，每页都包含表格，表格中包含为各支队伍的获奖信息，共158页。表格前两页内容如下。

下面将 PDF 中的表格提取出来，并保存到 Excel 中。

首先导入所需要的模块：

import pdfplumber
import pandas as pd

读取 PDF 文件

read_path = '2020年中国大学生计算机设计大赛参赛作品获奖名单.pdf'
pdf_2020 = pdfplumber.open(read_path)

pages 属性包含 PDF 中每页的信息，循环每页内容，使用 extract_table() 方法提取每页中的表格数据，并将数据转为 DataFrame，最后合并每页的数据。

result_df = pd.DataFrame()
for page in pdf_2020.pages:
    table = page.extract_table()
    df_detail = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
    # 合并每页的数据集
    result_df = pd.concat([df_detail, result_df], ignore_index=True)

此时DataFrame中数据如下：

可以看到通过 extract_table() 提取后的数据有许多包含缺失值的列，我们还需要对DataFrame进行进一步处理，删除全为缺失值的列。

result_df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)

删了缺失值后，列名也一并删除了，还需要指定对应列名。

result_df.columns = ['奖项', '作品编号', '作品名称', '参赛学校', '作者', '指导老师']

到现在我们就成功将表格信息完整的提取出来了！

完整代码

import pdfplumber
import pandas as pd

def read_pdf(read_path, save_path):
    pdf_2020 = pdfplumber.open(read_path)
    result_df = pd.DataFrame()
    for page in pdf_2020.pages:
        table = page.extract_table()
        print(table)
        df_detail = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
        result_df = pd.concat([df_detail, result_df], ignore_index=True)
    result_df.dropna(axis=1, how='all', inplace=True)
    result_df.columns = ['奖项', '作品编号', '作品名称', '参赛学校', '作者', '指导老师']
    result_df.to_excel(excel_writer=save_path, index=False, encoding='utf-8')

read_path = r'2020年中国大学生计算机设计大赛参赛作品获奖名单.pdf'
save_path = r'2020年中国大学生计算机设计大赛参赛作品获奖名单.xlsx'
read_pdf(read_path, save_path)