在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？

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Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格。因此，本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。

作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装，即在cmd命令行中输入：

pip install pdfplumber

pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( )，两种函数提取结果存在差异。为进行演示python数据可视化 pdf，我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告，为pdf格式。任意选取某一表格，其界面如下：

接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异。

（1）.extract_tables( )

可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如，我们执行如下程序：

输出结果：

（2）.extract_table( )

返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或字符串。如下：

输出结果：

在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件python数据可视化 pdf，即进行如下操作：

输出结果：

尽管能获得完整的表格数据，但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数

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