大家好，PDF文件是官方报告、发票和数据表的通用格式，然而从PDF文件中提取表格数据是一项挑战。尽管Adobe Acrobat等工具提供了解决方案，但它们并不总是易于获取或可自动化运行，而Python则是编程语言中的瑞士军刀。本文将探讨如何利用Python轻松实现PDF数据提取，而无需使用昂贵的软件。
1.使用PyMuPDF提取文本
PyMuPDF是一款轻量级的库，擅长读取PDF文件并提取文本。只需几行代码，就可以读取PDF并从任意页面提取文本。本文从奔驰集团2022年第四季度年度报告中提取“股东权益变动综合报表（Consolidated Statement of Changes in Equity）”，代码如下：
import fitz
import pandas as pd
import re
# --- PDF处理 ---
# 定义PDF文件的路径并打开文档
pdf_path = '..../Merc 2022Q4 Rep.pdf'
pdf_document = fitz.open(pdf_path)
# 选择要阅读的特定页面
page = pdf_document[200]
# 获取页面的尺寸
page_rect = page.rect
page_width, page_height = page_rect.width, page_rect.height
# 定义感兴趣区域的矩形（不包括脚注）
non_footnote_area_height = page_height * 0.90
clip_rect = fitz.Rect(0, 0, page_width, non_footnote_area_height)
# 从定义的区域提取文本
page_text = page.get_text("text", clip=clip_rect)
lines_page = page_text.strip().split('\n')
2.规整数据
提取的文本通常带有不需要的字符或格式，这就是预处理发挥作用的地方。Python的字符串处理功能使用户能够清洗和准备数据以转换为表格格式。
# --- 数据清洗 ---
# 定义要搜索的字符串并查找其索引
search_string = 'Balance at 1 January 2021 (restated) '
try:
index = lines_page.index(search_string)
data_lines = lines_page[index:]
except ValueError:
print(f"The string '{search_string}' is not in the list.")
data_lines = []
# 如果不是数字或连字符，则合并连续字符串条目
def combine_consecutive_strings(lines):
combined = []
buffer = ''
for line in lines:
if isinstance(line, str) and not re.match(r'^[-\d,.]+$', line.strip()):
buffer += ' ' + line if buffer else line
else:
if buffer:
combined.append(buffer)
buffer = ''
combined.append(line.strip())
if buffer:
combined.append(buffer)
return combined
cleaned_data = combine_consecutive_strings(data_lines)
3.使用Pandas创建表格
一旦数据清洗完成，就可以使用pandas。这个功能强大的数据分析库可以将一系列数据点转换为DataFrame，即一个二维的、大小可变的、可能是异构的带有标记轴的表格数据结构。
# --- 创建DataFrame ---
# 根据列数将清洗后的数据分割成块
num_columns = 6
data_chunks = [cleaned_data[i:i + num_columns] for i in range(0, len(cleaned_data), num_columns)]
# 定义DataFrame的表头
headers = [
'Description',
'Share capital',
'Capital reserves',
'Retained earnings (restated)',
'Currency translation (restated)',
'Equity instruments / Debt instruments'
]
# 使用数据块和表头创建DataFrame
financial_df = pd.DataFrame(data_chunks, columns=headers)
# Display the head of the DataFrame to verify its structure
financial_df.head()
如下所示是从PDF文件中提取的表格结果：
综上，通过利用Python强大的库，可以自动化繁琐的PDF数据提取任务。这种方法不仅成本低，而且提供了Python开发者所喜爱的灵活性和强大功能。
