用Python替代Adobe，零成本从PDF提取数据

一、简介

PDF文件是官方报告、发票和数据表的通用语言，然而从PDF文件中提取表格数据可能是一项挑战。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/ target=_blank class=infotextkey>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。

二、了解挑战

PDF文件是为展示而设计的，而不是为提取数据。它们通常包含复杂的布局，在视觉上很吸引人，但在计算上却无法访问。因此，提取表格等结构化信息非常困难。

三、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')

四、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)

五、使用Pandas创建表格

一旦数据清洗完成，就可以使用pandas了。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。

六、结语

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。