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python从PDF中提取数据的示例
脚本专栏 2024/12/24 佚名
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01

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。

python从PDF中提取数据的示例

02

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

python从PDF中提取数据的示例

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()

python从PDF中提取数据的示例

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)

python从PDF中提取数据的示例

g)导出最终数据到一个csv文件

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

以上就是python从PDF中提取数据的示例的详细内容，更多关于python 提取PDF数据的资料请关注其它相关文章！

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一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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