背景

今天突然想到之前被要求做同性質(zhì)銀行的數(shù)據(jù)分析。媽耶！十幾個銀行，每個銀行近5年的財務(wù)數(shù)據(jù)，而且財務(wù)報表一般都是 pdf 的，我們將 pdf 中表的數(shù)據(jù)一個個的拷貝到 excel 中，再借助 excel 去進(jìn)行求和求平均等聚合函數(shù)操作，完事了還得把求出來的結(jié)果再統(tǒng)一 CV 到另一張表中，進(jìn)行可視化分析…

當(dāng)然，那時風(fēng)流倜儻的 老Amy 還熟練的玩轉(zhuǎn)著 excel ，也是個秀兒~ 今天就思索著，如果當(dāng)年我會 Python 是不是可以讓我成為班級最靚的崽！用技術(shù)占領(lǐng)高地，HHH，所以今天我來了，希望可以幫助大家解決同性質(zhì)的問題。

開始學(xué)習(xí)叭避免CV大法

pdf 文件的表格的數(shù)據(jù)可以復(fù)制，但是這是一項(xiàng)非常繁瑣的事情。所以我首先考慮的是，Python 可否幫助我們高效且規(guī)范地讀取 pdf 中的表格數(shù)據(jù)。所以一頓的檢索，發(fā)現(xiàn)了一個比較優(yōu)質(zhì)處理 pdf 的庫：pdfplumber，當(dāng)然這個庫需要大家 pip install pdfplumber 去進(jìn)行安裝。以及詳細(xì)使用可參考全球最大基友社區(qū)：https://github.com/jsvine/pdfplumber

步驟： 導(dǎo)入 pdfplumber 庫 通過 pdfplumber.open() 函數(shù) 獲取 mt2018.pdf 文件對象 通過該 對象.pages 獲取 pdf 每頁的對象，截取我們需要的頁對象即可 通過 頁對象.extract_tables() 獲取表格數(shù)據(jù)（若需要獲取文本：頁對象.extract_text()）

代碼實(shí)現(xiàn)：

import pdfplumber# 獲取 pdf 文件對象pdf_mt = pdfplumber.open('mt2018.pdf')# 因?yàn)槲倚枰@取的資產(chǎn)負(fù)債表在 51-53頁 但是索引從0開始 所以切片取 50-52即可for pdf_pg in pdf_mt.pages[50:53]: # 只提取當(dāng)前頁表格數(shù)據(jù) print(pdf_pg.extract_tables()) --------------------------------------------------------------------------結(jié)果比較多，截取一部分：[[[’項(xiàng)目’, ’附注’, ’期末余額’, ’期初余額’], [’流動資產(chǎn)：’, ’’, ’’, ’’], [’貨幣資金’, ’1’, ’112,074,791,420.06’, ’87,868,869,913.34’], [’結(jié)算備付金’, ’’, ’’, ’’], [’拆出資金’, ’’, ’’, ’’], [’以公允價值計(jì)量且其變動計(jì)入當(dāng)n期損益的金融資產(chǎn)’, ’’, ’’, ’’], [’衍生金融資產(chǎn)’, ’’, ’’, ’’], [’應(yīng)收票據(jù)及應(yīng)收賬款’, ’2’, ’563,739,710.00’, ’1,221,706,039.00’]]]將完整表保存到 csv 文件中

我們發(fā)現(xiàn)，返回的數(shù)據(jù)集是一個三維的列表。那么在我們平時處理的 excel 表格數(shù)據(jù)(行與列)都是二維的數(shù)據(jù)。那么，這多出的一維是什么呢？其實(shí)就是我們的夜[頁]~ 再來一個循環(huán)取出二維數(shù)據(jù)進(jìn)行保存即可

for pdf_pg in pdf_mt.pages[50:53]: for pdf_tb in pdf_pg.extract_tables(): print(pdf_tb) ------------------------------------------------------------------------------結(jié)果比較多，截取一部分：[[’項(xiàng)目’, ’附注’, ’期末余額’, ’期初余額’], [’流動資產(chǎn)：’, ’’, ’’, ’’], [’貨幣資金’, ’1’, ’112,074,791,420.06’, ’87,868,869,913.34’], [’結(jié)算備付金’, ’’, ’’, ’’], [’拆出資金’, ’’, ’’, ’’], [’以公允價值計(jì)量且其變動計(jì)入當(dāng)n期損益的金融資產(chǎn)’, ’’, ’’, ’’], [’衍生金融資產(chǎn)’, ’’, ’’, ’’], [’應(yīng)收票據(jù)及應(yīng)收賬款’, ’2’, ’563,739,710.00’, ’1,221,706,039.00’]]

但是，真的那么簡單嗎？這時，我們就需要細(xì)品我們的 pdf 了，如下圖

我們發(fā)現(xiàn)，一張完整的資產(chǎn)負(fù)債表分布在多頁上。也就是說，每一頁的里面的表格數(shù)據(jù)都是一個三維的列表，所以我們保存數(shù)據(jù)的時候，需要讓其有共同的表頭(列索引)，并且進(jìn)行拼接。

那必須就要強(qiáng)推我們的 pandas 了，pandas.DataFrame() 非常完美的創(chuàng)建表格式的二維數(shù)組，以及指定列索引(表頭)。包括可以直接 使用 df.append() 進(jìn)行共同表頭數(shù)據(jù)的堆疊拼接。

import pdfplumberimport pandas as pdimport numpy as np# 創(chuàng)建僅有表頭的 dataframe 數(shù)組pdf_df = pd.DataFrame(columns=[’項(xiàng)目’, ’附注’, ’期末余額’, ’期初余額’])# 獲取 pdf 文件對象pdf_mt = pdfplumber.open('mt2018.pdf')# 因?yàn)槲倚枰@取的資產(chǎn)負(fù)債表在 51-53頁 但是索引從0開始 所以切片取 50-52即可for pdf_pg in pdf_mt.pages[50:53]: # 獲取二維列表 for pdf_tb in pdf_pg.extract_tables():# 將其拼接 pdf_df = pdf_df.append(pd.DataFrame(np.array(pdf_tb),columns=[’項(xiàng)目’, ’附注’, ’期末余額’, ’期初余額’]))# 顯示后五條pdf_df.tail()

dataframe數(shù)據(jù)輸出如下：

pdf 53頁如下：

實(shí)際上，大家也發(fā)現(xiàn)，我們獲取的最后一頁的數(shù)據(jù)還有一部分是另一個表的，所以我們需要將其去除，并且有序的設(shè)置行索引，再保存到 csv 文件中。

# 去除后三行pdf_df = pdf_df.iloc[:-3,:]# 重置索引pdf_df = pdf_df.reset_index(drop=True)# 保存到 csv 文件中pdf_df.to_csv('mt_2018.csv')

當(dāng)然，今天就到這里，其它的需求我們下次給大家完善。大家也可以自己將代碼封裝成函數(shù)，這樣就可以實(shí)現(xiàn)傳入 pdf文件名稱、頁數(shù)以及保存的文件名來復(fù)用代碼。如果大家再掌握了 pandas 就可以根據(jù)自己的需求，對各個表格數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。再結(jié)合 seaborn 繪圖可視化，完爆 excel ~ 快學(xué)習(xí)起來叭，GOGOGO

以上就是Python讀取pdf表格寫入excel的方法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python讀取pdf表格寫入excel的資料請關(guān)注好吧啦網(wǎng)其它相關(guān)文章！