另类爬虫:从PDF文件中爬取表格数据
简介
本文将展示一个稍微不一样点的爬虫。
以往我们的爬虫都是从网络上爬取数据,因为网页一般用HTML,CSS,JavaScript代码写成,因此,有大量成熟的技术来爬取网页中的各种数据。这次,我们需要爬取的文档为PDF文件。本文将展示如何利用Python的camelot模块从PDF文件中爬取表格数据。
在我们的日常生活和工作中,PDF文件无疑是最常用的文件格式之一,小到教材、课件,大到合同、规划书,我们都能见到这种文件格式。但如何从PDF文件中提取其中的表格,这却是一个大难题。因为PDF中没有一个内部的表示方式来表示一个表格。这使得表格数据很难被抽取出来做分析。那么,我们如何做到从PDF中爬取表格数据呢?
答案是Python的camelot模块!
camelot是Python的一个模块,它能够让任何人轻松地从PDF文件中提取表格数据。可以使用以下命令安装camelot模块(安装时间较长):
pip install camelot-py
camelot模块的官方文档地址为:https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/。
下面将展示如何利用camelot模块从PDF文件中爬取表格数据。
例1
首先,让我们看一个简单的例子:eg.pdf,整个文件只有一页,这一页中只有一个表格,如下:

使用以下Python代码就可以提取该PDF文件中的表格:
import camelot
# 从PDF文件中提取表格
tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages='1', flavor='stream')
# 表格信息
print(tables)
print(tables[0])
# 表格数据
print(tables[0].data)
输出结果为:
<TableList n=1>
<Table shape=(4, 4)>
[['ID', '姓名', '城市', '性别'], ['1', 'Alex', 'Shanghai', 'M'], ['2', 'Bob', 'Beijing', 'F'], ['3', 'Cook', 'New York', 'M']]
分析代码,camelot.read_pdf()为camelot的从表格中提取数据的函数,输入的参数为PDF文件的路径,页码(pages)和表格解析方法(有stream和lattice两个方法)。对于表格解析方法,默认的方法为lattice,而stream方法默认会把整个PDF页面当做一个表格来解析,如果需要指定解析页面中的区域,可以使用table_area这个参数。
camelot模块的便捷之处还在于它提供了将提取后的表格数据直接转化为pandas,csv,JSON,html的函数,如tables[0].df,tables[0].to_csv()函数等。我们以输出csv文件为例:
import camelot
# 从PDF文件中提取表格
tables = camelot.read_pdf('E://eg.pdf', pages='1', flavor='stream')
# 将表格数据转化为csv文件
tables[0].to_csv('E://eg.csv')
得到的csv文件如下:

例2
在例2中,我们将提取PDF页面中的某一区域的表格的数据。PDF文件的页面(部分)如下:

为了提取整个页面中唯一的表格,我们需要定位表格所在的位置。PDF文件的坐标系统与图片不一样,它以左下角的顶点为原点,向右为x轴,向上为y轴,可以通过以下Python代码输出整个页面的文字的坐标情况:
import camelot
# 从PDF中提取表格
tables = camelot.read_pdf('G://Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf', pages='53', \
flavor='stream')
# 绘制PDF文档的坐标,定位表格所在的位置
tables[0].plot('text')
输出结果为:
UserWarning: No tables found on page-53 [stream.py:292]
整个代码没有找到表格,这是因为stream方法默认将整个PDF页面当作表格,因此就没有找到表格。但是绘制的页面坐标的图像如下:

仔细对比之前的PDF页面,我们不难发现,表格对应的区域的左上角坐标为(50,620),右下角的坐标为(500,540)。我们在read_pdf()函数中加入table_area参数,完整的Python代码如下:
import camelot
# 识别指定区域中的表格数据
tables = camelot.read_pdf('G://Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf', pages='53', \
flavor='stream', table_area=['50,620,500,540'])
# 绘制PDF文档的坐标,定位表格所在的位置
table_df = tables[0].df
print(type(table_df))
print(table_df.head(n=6))
输出的结果为:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
0 1 2 3
0 Student Pre-test score Post-test score Difference
1 1 70 73 3
2 2 64 65 1
3 3 69 63 -6
4 … … … …
5 34 82 88 6
总结
在具体识别PDF页面中的表格时,除了指定区域这个参数,还有上下标、单元格合并等参数,详细地使用方法可参考camelot官方文档网址:https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/user/advanced.html。
注意:本人现已开通微信公众号: Python爬虫与算法(微信号为:easy_web_scrape), 欢迎大家关注哦~~
参考文献
- camelot模块的官方文档:https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/
- Camelot:一个从pdf抽取表格数据的Python库:https://blog.csdn.net/qq_40925239/article/details/83153599
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