一、python庫camelot安裝及使用中的一些注意事項

1）camelot方法有兩種解析模式：流解析（stream）、格子解析（lattice），其中格子解析能夠保留表格完整的樣式，對于復雜表格來說要優于流解析模式。同時，camelot方法默認格子解析（lattice），而采用這種解析方式，需要安裝ghostscript。因此，僅通過pip命令安裝的camelot，代碼運行時通常會報錯。需要下載ghostscript.exe并安裝。安裝后，經測試，并不需要在代碼中import ghostscript。

2）camelot輸出格式如果選擇csv格式，可能存在中文亂碼問題，需要用文本編輯器將導出的csv文件編碼改為ansi格式。
如果想直接保存為excel格式，需要xlwt模塊支持，pip安裝xlwt后tables.export(‘文件名.xls’,f = ‘excel’)即可輸出為excel格式。

3）后來在另外一臺電腦上安裝camelot庫時出現了一個奇葩的問題，程序運行報錯。反復檢查才發現原因。首先是在這臺電腦上，我是按照印象輸入pip install camelot，也安裝成功。但代碼運行錯誤。經查閱，正確命令（或者說版本）是pip install camelot-py[cv]。

所以我先uninstall前面安裝的camelot，又重新按照正確的命令安裝camelot-py[cv]，但代碼運行時又提示import xlwt有問題，在python庫中檢查了下，xlwt文件是正常的，找了半天沒找到原因。后來單獨卸載xlwt，然后重新pip安裝xlwt，發現xlwt的版本號由0.7變為1.3，然后一切就正常了。估計是之前錯誤安裝了camelot的版本，導致順帶安裝的xlwt版本過低，無法兼容python3.6.5。

4）camelot開始時一切正常，但處理一個pdf文件時突然報錯：pdfminer.psparser.SyntaxError: Invalid dictionary construct: [/‘Type’, /‘Font’, /‘Subtype’, /‘Type0’, /‘BaseFont’, /b"b’", /“ABCDEE+\xcb\xce\xcc\xe5’”, /‘Encoding’, /‘Identity-H’, /‘DescendantFonts’, PDFObjRef:11, /‘ToUnicode’, PDFObjRef:19]

經百度，找到解決方案，修改了pandas和PyPDF2模塊的三處源碼，恢復正常。具體修改內容見python爬蟲處理在線預覽的pdf文檔https://link.csdn.net/?target=https%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2FEeyhan%2Farchive%2F2019%2F12%2F30%2F12111371.html

二 、 python庫Camelot從pdf抽取表格數據
原文鏈接：https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/99242995

Camelot: 一個友好的PDF表格數據抽取工具

一個python命令行工具，使任何人都能很輕松的從PDF文件中抽取表格數據。

安裝 Camelot

安裝非常簡單! 在安裝相關的依賴后，可以直接使用pip安裝。

$?pip?install?camelot-py

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怎樣使用Camelot

使用Camelot從PDF文檔提取數據非常簡單

為什么使用Camelot

• Camelot允許你通過調整設置項來精確控制數據的提取過程
• 可以根據空白和精度指標來判斷壞的表格，并丟棄，而不必手動檢查
• 每一個表格數據是一個panda的dataframe，從而可以很方便的集成到ETL和數據分析工作流中
• 可以把數據導出為各種不同的格式比如 CSV、JSON、EXCEL、HTML

首先，讓我們看一個簡單的例子：eg.pdf，整個文件只有一頁，這一頁中只有一個表格，如下：

使用以下Python代碼就可以提取該PDF文件中的表格：

import camelot

從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])

表格數據

print(tables[0].data)

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輸出結果為：

<TableList n=1> <Table shape=(4, 4)> [['ID', '姓名', '城市', '性別'], ['1', 'Alex', 'Shanghai', 'M'], ['2', 'Bob', 'Beijing', 'F'], ['3', 'Cook', 'New York', 'M']]

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分析代碼，camelot.read_pdf()為camelot的從表格中提取數據的函數，輸入的參數為PDF文件的路徑，頁碼（pages）和表格解析方法（有stream和lattice兩個方法）。對于表格解析方法，默認的方法為lattice，而stream方法默認會把整個PDF頁面當做一個表格來解析，如果需要指定解析頁面中的區域，可以使用table_area這個參數。

camelot模塊的便捷之處還在于它提供了將提取后的表格數據直接轉化為pandas，csv，JSON，html的函數，如tables[0].df，tables[0].to_csv()函數等。我們以輸出csv文件為例：

import camelot

從PDF文件中提取表格

tables = camelot.read_pdf(‘E://eg.pdf’, pages=‘1’, flavor=‘stream’)

將表格數據轉化為csv文件

tables[0].to_csv(‘E://eg.csv’)

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得到的csv文件如下：

例2

在例2中，我們將提取PDF頁面中的某一區域的表格的數據。PDF文件的頁面（部分）如下：

為了提取整個頁面中唯一的表格，我們需要定位表格所在的位置。PDF文件的坐標系統與圖片不一樣，它以左下角的頂點為原點，向右為x軸，向上為y軸，可以通過以下Python代碼輸出整個頁面的文字的坐標情況：

import camelot

從PDF中提取表格

tables = camelot.read_pdf(‘G://Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf’, pages=‘53’,
flavor=‘stream’)

繪制PDF文檔的坐標，定位表格所在的位置

tables[0].plot(‘text’)

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輸出結果為：

UserWarning: No tables found on page-53 [stream.py:292]

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整個代碼沒有找到表格，這是因為stream方法默認將整個PDF頁面當作表格，因此就沒有找到表格。但是繪制的頁面坐標的圖像如下：

仔細對比之前的PDF頁面，我們不難發現，表格對應的區域的左上角坐標為（50,620），右下角的坐標為（500,540）。我們在read_pdf()函數中加入table_area參數，完整的Python代碼如下：

import camelot

識別指定區域中的表格數據

tables = camelot.read_pdf(‘G://Statistics-Fundamentals-Succinctly.pdf’, pages=‘53’,
flavor=‘stream’, table_area=[‘50,620,500,540’])

繪制PDF文檔的坐標，定位表格所在的位置

table_df = tables[0].df

print(type(table_df))
print(table_df.head(n=6))

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輸出的結果為：

<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

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總結

在具體識別PDF頁面中的表格時，除了指定區域這個參數，還有上下標、單元格合并等參數，詳細地使用方法可參考camelot官方文檔網址：https://camelot-py.readthedocs.io/en/master/

參考：https://www.php.cn/python-tutorials-412223.html
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NzU0MzU0Nw==&mid=2651380263&idx=1&sn=514485e8c4fe820834bacbcccfbb4ae9&chksm=bd2411338a539825977b2ab6d6e7a1fd86dfe0c85ba54a50d1472c309f7b1efdc164d1da4f96&mpshare=1&scene=23&srcid=0520POo6Bt0M0FUTbhnwNptJ#rd

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python库Camelot从pdf抽取表格数据以及python库camelot安装及使用中的一些注意事项的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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