前言

数据是数据科学中任何分析的关键，大多数分析中最常用的数据集类型是存储在逗号分隔值(csv)表中的干净数据。然而，由于可移植文档格式(pdf)文件是最常用的文件格式之一，因此每个数据科学家都应该了解如何从pdf文件中提取数据，并将数据转换为诸如“csv”之类的格式，以便用于分析或构建模型。

在本文中，我们将重点讨论如何从pdf文件中提取数据表。类似的分析可以用于从pdf文件中提取其他类型的数据，如文本或图像。我们将说明如何从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。我们将给出一个实例。

示例:使用Python从PDF文件中提取一个表格

a)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。

b)导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np

c)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()

d)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))

e)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]

f)查看转换数据的最终形式

df4.head(n=5)

g)导出最终数据到一个csv文件

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

原文链接：

https://medium.com/towards-artificial-intelligence/extracting-data-from-pdf-file-using-python-and-r-4ed8826bc5a1