PDF 文件是一種非常常用的文件格式，通常用于正式的電子版文件。它能夠很好的將不同的排版格式固定下來，形成版面清晰且美觀的展示效果。然而，對于想要從 PDF 中提取信息的人們來說，PDF 是個噩夢，尤其是表格。

大量的學術報告、論文、分析文章都使用 PDF 展示其中的表格數據，但是對于如果想要直接從表格中復制數據則會非常麻煩。不久前，有一位開發者提供了一個可從文字 PDF 中提取表格信息的工具——Camelot，能夠直接將大部分表格轉換為 Pandas 的 Dataframe。

項目地址：https://github.com/camelot-dev/camelot

Camelot 是什么

據項目介紹稱，Camelot 是一個 Python 工具，用于將 PDF 文件中的表格數據提取出來。

具體而言，用戶可以像使用 Pandas 那樣打開 PDF 文件，然后利用這個工具提取表格數據，最后再指定輸出的形式（如 csv 文件）。

代碼示例

項目提供的 PDF 文件如圖所示，假設用戶需要提取這些文字之間的表格 2-1 中的信息。

PDF 文件。我們需要提取表格 2-1。

使用 Camelot 提取表格數據的代碼如下：

>>> import camelot 
 
>>> tables = camelot.read_pdf('foo.pdf') #類似于Pandas打開CSV文件的形式 
 
>>> tables[0].df # get a pandas DataFrame! 
 
>>> tables.export('foo.csv', f='csv', compress=True) # json, excel, html, sqlite，可指定輸出格式 
 
>>> tables[0].to_csv('foo.csv') # to_json, to_excel, to_html, to_sqlite， 導出數據為文件 
 
>>> tables 
 
<TableList n=1> 
 
>>> tables[0] 
 
<Table shape=(7, 7)> # 獲得輸出的格式 
 
>>> tables[0].parsing_report 
 
{ 
 
'accuracy': 99.02, 
 
'whitespace': 12.24, 
 
'order': 1, 
 
'page': 1 
 
} 

以下為輸出的結果，對于合并的單元格，Camelot 在抽取后做了空行處理，這是一個穩妥的方法。

安裝方法

項目作者提供了三種安裝方法。首先，你可以使用 Conda 進行安裝，這是最簡單的。

conda install -c conda-forge camelot-py 

最流行的安裝方法是使用 pip 安裝。

pip install camelot-py[cv] 

還可以從項目中克隆代碼，并使用源碼安裝。

git clone https://www.github.com/camelot-dev/camelot 
 
cd camelot 
 
pip install ".[cv]"