01

前言

數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學中任何分析的關鍵，大多數(shù)分析中最常用的數(shù)據(jù)集類型是存儲在逗號分隔值(csv)表中的干凈數(shù)據(jù)。然而，由于可移植文檔格式(pdf)文件是最常用的文件格式之一，因此每個數(shù)據(jù)科學家都應該了解如何從pdf文件中提取數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為諸如“csv”之類的格式，以便用于分析或構建模型。

在本文中，我們將重點討論如何從pdf文件中提取數(shù)據(jù)表。類似的分析可以用于從pdf文件中提取其他類型的數(shù)據(jù)，如文本或圖像。我們將說明如何從pdf文件中提取數(shù)據(jù)表，然后將其轉(zhuǎn)換為適合于進一步分析和構建模型的格式。我們將給出一個實例。

02

示例:使用Python從PDF文件中提取一個表格

a)將表復制到Excel并保存為table_1_raw.csv

數(shù)據(jù)以一維格式存儲，必須進行重塑、清理和轉(zhuǎn)換。

b)導入必要的庫

import pandas as pd

import numpy as np

c)導入原始數(shù)據(jù)，重新定義數(shù)據(jù)

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)使用字符串處理工具進行數(shù)據(jù)糾纏

我們從上面的表格中注意到，x5、x6和x7列是用百分比表示的，所以我們需要去掉percent(%)符號:

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)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式

我們注意到列x5、x6和x7的列值數(shù)據(jù)類型為string，因此我們需要將它們轉(zhuǎn)換為數(shù)值數(shù)據(jù)，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)查看轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的最終形式

df4.head(n=5)

g)導出最終數(shù)據(jù)到一個csv文件

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

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本文標題: python從PDF中提取數(shù)據(jù)的示例

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/359926.html

總結

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