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    详解利用python提取pdf文本数字

    2021-04-09 16:37:43原创3125
    说明:从pdf文件中提取其他类型的数据,如文本或图像。将说明从pdf文件中提取数据表,然后将其转换为适合于进一步分析和构建模型的格式,以一个实例作为介绍。

    使用Python从PDF文件中提取一个表格

    1、将表复制到Excel并保存为table_1_raw.csv

    数据以一维格式存储,必须进行重塑、清理和转换。

    2、导入必要的库

    import pandas as pd
    import numpy as np

    3、导入原始数据,重新定义数据

    df=pd.read_csv("table_1_raw.csv", header=None)
    df.values.shape
    df2=pd.DataFrame(df.values.reshape(25,10))
    column_names=df2[0:1].values[0]
    df3=df2[1:]
    df3.columns = df2[0:1].values[0]
    df3.head()

    4、使用字符串处理工具进行数据纠缠

    我们从上面的表格中注意到,x5、x6和x7列是用百分比表示的,所以我们需要去掉percent(%)符号:

    df4['x5']=list(map(lambda x: x[:-1], df4['x5'].values))
    df4['x6']=list(map(lambda x: x[:-1], df4['x6'].values))
    df4['x7']=list(map(lambda x: x[:-1], df4['x7'].values))

    5、将数据转换为数字形式

    我们注意到列x5、x6和x7的列值数据类型为string,因此我们需要将它们转换为数值数据,如下所示:

    df4['x5']=[float(x) for x in df4['x5'].values]
    df4['x6']=[float(x) for x in df4['x6'].values]
    df4['x7']=[float(x) for x in df4['x7'].values]

    6、查看转换数据的最终形式

    df4.head(n=5)

    7、最后导出最终数据到一个csv文件

    df4.to_csv('table_1_final.csv',index=False)

    从第一步开始内容就很不简单,大家边看边动手就很容易理解哦~如需了解更多python实用知识,点击进入PyThon学习网教学中心

    (推荐操作系统:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。)

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