python pdf转excel

### 使用Python将PDF转换为Excel #### 方法概述 要实现从PDF到Excel的转换，主要依赖于两个方面的工作：一是解析PDF文件并提取其中的数据；二是将这些数据写入Excel文件。对于前者，`PyMuPDF` 或 `pdfplumber` 是常用的库，它们能够有效地识别和抽取PDF中的文本及表格信息[^1]。后者可以通过 `pandas` 和 `openpyxl` 来完成。 #### 安装必要的包 在开始之前，需安装几个重要的Python库： ```bash pip install pymupdf pdfplumber pandas openpyxl ``` #### 解析PDF并保存至Excel的具体过程如下所示： 首先导入所需的模块，并打开目标PDF文件: ```python import fitz # PyMuPDF import pdfplumber import pandas as pd from pathlib import Path ``` 接着定义函数用于遍历每一页的内容，并尝试从中抽取出表格结构： ```python def extract_tables_from_pdf(pdf_path): tables = [] with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf: for page in pdf.pages: table = page.extract_table() if table is not None and any(table): # 如果存在有效表单，则加入列表 headers = table.pop(0) # 假设首行为标题行 try: df = pd.DataFrame(table, columns=headers) tables.append(df) except Exception as e: print(f"Error processing {page}: ", str(e)) return tables ``` 最后一步就是把收集好的DataFrame对象逐一存入新的Excel文件里： ```python output_excel_file = "converted_data.xlsx" with pd.ExcelWriter(output_excel_file) as writer: for idx, table_df in enumerate(extract_tables_from_pdf('example.pdf')): sheet_name = f'Sheet{idx + 1}' # 清理可能存在的非法字符以防止报错 cleaned_sheet_name = ''.join([char if char.isalnum() or char in ('_', '-') else '_' for char in sheet_name]) table_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name=cleaned_sheet_name[:31]) # Excel Sheet名称长度限制 print(f"All data has been successfully written to '{Path(output_excel_file).absolute()}'.") ``` 这段脚本会读取名为`example.pdf` 的PDF文档，逐页分析其内部含有的表格，并最终汇总成一个单独的Excel文件。需要注意的是，在实际应用过程中，由于不同类型的PDF文件格式差异较大，因此上述代码可能需要根据具体情况做适当调整才能达到最佳效果。

### 使用Python将PDF转换为Excel 为了实现从PDF到Excel的转换，可以利用多个Python库来完成这一过程。主要思路是从PDF中提取数据并将其写入Excel文件。 #### 方法一：使用PyMuPDF和pandas组合 这种方法适用于结构化较好的PDF文档，其中表格是以可识别的方式呈现的数据表单。 ```python import fitz # PyMuPDF import pandas as pd def pdf_to_excel(pdf_path, excel_path): document = fitz.open(pdf_path) data_frames = [] for page_num in range(len(document)): page = document.load_page(page_num) text = page.get_text("text") # 假设每页只有一个表格，并且可以通过简单的分隔符解析出来 lines = [line.split() for line in text.strip().split('\n')] df = pd.DataFrame(lines[1:], columns=lines[0]) data_frames.append(df) combined_df = pd.concat(data_frames, ignore_index=True) combined_df.to_excel(excel_path, index=False) pdf_to_excel('example.pdf', 'output.xlsx') ``` 此代码片段展示了如何通过`fitz`读取PDF中的文本内容，并尝试构建DataFrame对象以便后续保存至Excel文件[^2]。 #### 方法二：采用Tabula-Py 对于那些由扫描图像组成的PDF或者非纯文本型式的复杂布局，则推荐使用专门用于抽取表格信息的工具——tabula-py。它能够更精确地定位页面上的表格区域。 ```python from tabula import read_pdf dfs = read_pdf("path/to/pdf", pages='all') for i, df in enumerate(dfs, start=1): output_file = f'page_{i}.xlsx' df.to_excel(output_file, index=False) ``` 这段脚本会遍历整个PDF文档的所有页面并将发现的每一个独立表格分别导出成单独的工作簿文件。 #### 工具三：camelot-py 如果遇到的是带有栅格线的传统印刷版面设计类型的PDF文件时，Camelot是一个非常有效的解决方案。它可以智能检测表格边界并准确无误地抓取出所需的信息。 ```python import camelot tables = camelot.read_pdf('foo.pdf', pages='1-end') tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # 导出CSV压缩包 tables[0].to_csv('foo-page-1-table-1.csv') # 或者指定某一页的具体表格 ``` 上述例子说明了怎样运用Camelot去批量处理多页PDF内的所有表格，并可以选择性地针对特定部分进行操作。