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這幾天想統計一下《中國人文社會科學期刊 AMI 綜合評價報告（2018 年）：A 刊評價報告》中的期刊，但是只找到了該報告的PDF版，對于表格的編輯不太方便，于是想到用Python將表格轉成Excel格式。

python實現PDF中表格轉化為Excel的方法

看過別人寫的博客，發現Python解析PDF有以下四種方式：

-pdfminer:擅長文字的解析，把表格解析成普通的文本，沒有格式；
-pdf2html:把pdf解析成html，但html的標簽并沒有規律，解析一個表格還可以，多個表格的話不太好提?。?br /> -tabula:對于簡單的表格，即單元格中沒有換行的，表頭表尾形式不復雜的，使用比較方便。但是單腦需要Java環境；
-pdfplumber:是一個可以處理pdf格式信息的庫。可以查找關于每個文本字符、矩陣、和行的詳細信息，也可以對表格進行提取并進行可視化調試。

本文采用pdfplumber庫讀取PDF中的表格，運行環境：Python3.5.2，Anaconda4.2.0。首先簡單介紹一下pdfplumber庫：

-pdfplumber.pdf中包含了.metadata和.pages兩個屬性：
.metadata是一個包含pdf信息的字典。
.pages是一個包含頁面信息的列表。

-pdfplumber.page的類中包含的主要的屬性：

.page_number 頁碼。
.width 頁面寬度。
.height 頁面高度。
.objects/.chars/.lines/.rects 這些屬性中每一個都是一個列表，每個列表都包含一個字典，每個字典用于說明頁面中的對象信息，包括直線，字符，方格等位置信息。

-一些常用的方法：

.extract_text() 用來提頁面中的文本，將頁面的所有字符對象整理為的那個字符串。
.extract_words() 返回的是所有的單詞及其相關信息。
.extract_tables() 提取頁面的表格。
.to_image() 用于可視化調試時，返回PageImage類的一個實例。

				?

									import pdfplumber

									import pandas as pd

									path = 'test.pdf'

									pdf = pdfplumber.open(path)

									i=1

									#writer=pd.ExcelWriter('output.xlsx')

									df=pd.DataFrame(columns=['序號','刊名','主辦單位','等級'])

									sheetname=['考古文博','歷史學','馬克思主義理論','民族學與文化學','文學-外國文學','文學-中國文學','藝術學','語言學','哲學','宗教學','法學'

									   ,'管理學','環境科學','教育學','經濟學-財政科學','經濟學-工業經濟','經濟學-金融','經濟學-經濟管理','經濟學-經濟綜合','經濟學-貿易經濟'

									   ,'經濟學-農業經濟','經濟學-世界經濟','人文地理學','社會學','體育學','統計學','圖書館情報與檔案學','心理學','新聞學與傳播學'

									   ,'政治學-國際政治','政治學-中國政治','綜合-高校綜合性學報','綜合-綜合性人文社科期刊']

									##由于存在一個表格跨頁的情況，先將所有表格存放在一個DataFrame中，再根據序號拆分。

									for page in pdf.pages[17:59]:

									 print (page)

									 # 獲取當前頁面的全部文本信息，包括表格中的文字

									 # print(page.extract_text())

									 for table in page.extract_tables():

									  #print(table)

									  df=df.append(pd.DataFrame(table[1:],columns=table[0]),ignore_index=True)

									print (df)

									writer=pd.ExcelWriter('output3.xlsx')

									new_df=pd.DataFrame()

									j=1

									index=[]

									#記錄序號==1的行索引，用于后面的表格拆分

									for i in range(len(df)):

									 if df.ix[i,0]=='1':

									  index.append(i)

									  print ("################")

									index.append(len(df))

									#print (index)

									#按行索引將內容切片并逐個添加到表中

									for t in range(len(index)-1):

									 new_df=df.ix[index[t]:index[t+1]-1,:]

									 #print (new_df)

									 new_df.to_excel(writer,sheet_name=sheetname[t],encoding='gb2312',index=None)

									writer.save()

									pdf.close()

									print('finished')