Python怎样处理PDF表格？tabula-py提取-Python教程-PHP中文网

Python怎样处理PDF表格？tabula-py提取

看不見的法師

发布： 2025-08-17 22:04:01

原创

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首先，安装java并配置环境变量，再通过pip install tabula-py安装库；若提取效果差，1.尝试调整lattice、stream等参数；2.对扫描件进行ocr预处理；3.改用pdfplumber或camelot等替代库；4.复杂嵌套表格需拆分区域分别提取后合并；5.结合人工校对提升准确率，最终使用pandas清洗和保存数据，整个过程需根据pdf特性迭代优化以获得最佳结果。

Python怎样处理PDF表格？tabula-py提取

处理PDF表格，尤其是使用Python，其实没有一个“一招鲜吃遍天”的方案。

tabula-py

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是一个不错的选择，但它也不是万能的。关键在于了解你的PDF表格的结构和复杂程度，然后选择最合适的工具和方法。

tabula-py提取

如何安装和配置tabula-py？

首先，你需要安装Java。

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实际上是 Python 对 Java Tabula 的一个封装，所以 Java 是它的基石。安装完 Java 后，再通过 pip 安装

tabula-py

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：

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

pip install tabula-py

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如果遇到问题，比如

java

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命令找不到，那很可能是你的 Java 环境变量没有配置好。你需要把 Java 的

bin

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目录添加到系统的 PATH 环境变量中。

tabula-py提取表格效果不好怎么办？

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提取表格效果不佳，通常是因为PDF表格本身的问题。比如：

表格线不清晰或缺失：
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很大程度上依赖表格线来识别表格。如果表格线很淡或者根本没有，它就很难正确提取。
表格结构复杂： 比如有合并单元格、嵌套表格等，
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处理起来会比较吃力。
PDF是扫描件： 扫描件通常是图片格式，
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无法直接处理。

针对这些问题，可以尝试以下方法：

调整参数：
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提供了很多参数可以调整，比如
```
lattice
```
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、
```
stream
```
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、
```
area
```
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、
```
relative_area
```
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等。你需要根据你的PDF表格的特点，尝试不同的参数组合，找到最佳的提取效果。例如，对于没有表格线的表格，可以尝试
```
stream=True
```
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。
```
import tabula

# 尝试 stream 模式
df = tabula.read_pdf("your_pdf.pdf", stream=True, pages='all')[0]

# 或者尝试 lattice 模式，并指定表格区域
df = tabula.read_pdf("your_pdf.pdf", lattice=True, pages='all', area=[100, 0, 500, 800])[0]
```
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PDF预处理： 如果PDF是扫描件，可以先用 OCR (Optical Character Recognition) 技术将它转换成可编辑的文本格式。有很多 OCR 工具可以使用，比如 Tesseract OCR。
使用其他库： 除了
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，还有一些其他的 Python 库可以用来提取PDF表格，比如
```
pdfplumber
```
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。你可以尝试不同的库，看看哪个更适合你的PDF表格。
```
import pdfplumber

with pdfplumber.open("your_pdf.pdf") as pdf:
    first_page = pdf.pages[0]
    table = first_page.extract_table()

# table 是一个列表，每一项代表表格的一行
```
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手动处理： 如果以上方法都无法解决问题，那就只能手动处理了。你可以先把PDF表格转换成图片，然后用图像处理软件（比如 Photoshop）进行编辑，最后再手动输入数据。这当然是最费时费力的方法，但有时候也是唯一的选择。

如何处理提取后的数据？

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提取出来的表格数据通常是 Pandas DataFrame 格式。你可以使用 Pandas 提供的各种方法来清洗、转换和分析数据。

比如，你可以使用

dropna()

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方法删除包含空值的行，使用

fillna()

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方法填充空值，使用

astype()

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方法转换数据类型，等等。

import pandas as pd
import tabula

df = tabula.read_pdf("your_pdf.pdf", pages='all')[0]

# 删除包含空值的行
df = df.dropna()

# 将某一列的数据类型转换为数值类型
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float)

# 将 DataFrame 保存到 CSV 文件
df.to_csv("output.csv", index=False)

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记住，数据清洗是一个迭代的过程。你需要不断地检查数据，发现问题，然后采取相应的措施来解决。