一、Python處理Excel

• Python處理Excel的好處

1.批量操作：當(dāng)要處理眾多Excel文件時，例如出現(xiàn)重復(fù)性的手工勞動，那么使用Python就可以實(shí)現(xiàn)批量掃描文件、自動化進(jìn)行處理，利用代碼代替手工重復(fù)勞動，實(shí)現(xiàn)自動化，是Python第一個比Excel強(qiáng)大的地方

2.大型文件，當(dāng)Excel文件超過幾十兆、甚至上百兆時，打開文件很慢、處理文件更加慢，這時候若使用Python，會發(fā)現(xiàn)處理幾十兆、幾百兆甚至幾GB都是沒有問題的

3.當(dāng)使用Excel進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算時，會使用VBA，但是VBA本身是過時并且復(fù)雜的語言，Python是當(dāng)前最簡單且容易實(shí)現(xiàn)的一門語言，用Python能夠處理比VBA難度更高的業(yè)務(wù)邏輯

4.Python是通用語言，不僅可以處理Excel，使用Python就可以得到很多額外的功能，例如：爬蟲、發(fā)布網(wǎng)頁的Web服務(wù)、與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行連接、同時結(jié)合word和PPT進(jìn)行處理、加入定時任務(wù)處理、人工智能分析等，各種額外的功能，這是Excel和VBA所不具備的

• Python處理Excel主要有三大類庫

1.pandas：是Python領(lǐng)域非常重要的，用于數(shù)據(jù)分析和可視化的類庫，在處理Excel中，90%可以利用pandas類庫就可以搞掂，利用pandas就可以讀取Excel、處理Excel和輸出Excel，但是pandas也有缺點(diǎn)，就是無法做到格式類，例如Excel中合并單元、大量復(fù)雜的樣式（看起來很精美）的時候，用pandas無法搞掂，此時，依然是使用pandas結(jié)合openyxl、xlwings來搞掂需求

2.openpyxl：若電腦上未安裝office時，也可以使用openpyxl，這個類型可以運(yùn)行在linux上，并且也可以實(shí)現(xiàn)操作大部分Excel格式和樣式的功能，使用它配合pandas，也可以完成大部分場景的需求

3.xlwings：比openyxl更加強(qiáng)大，只能運(yùn)行在Windows或者M(jìn)ac系統(tǒng)，并且該系統(tǒng)中必須安裝了office才能運(yùn)行，xlwings的原理，就是基于當(dāng)前系統(tǒng)已經(jīng)安裝好的office軟件，來進(jìn)行功能的拓展來操作Excel

• 使用pandas的時候，經(jīng)常會結(jié)合其他類庫，來完成更加復(fù)雜的功能
  • requests, bs4：可以完成爬蟲的功能
  • flask：可以做網(wǎng)頁，把表格展示在網(wǎng)頁上
  • Matplotlib：讀取表格后，進(jìn)行可視化
  • sklearn：進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析時，也可以結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)Sklearn把讀取的Excel數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)
  • Python-docx：也可以結(jié)合Python-docx類庫，實(shí)現(xiàn)Excel和word的互通
  • smtplib：也可以使用smtplib，講Excel數(shù)據(jù)發(fā)送郵件出去
• 開發(fā)環(huán)境

操作系統(tǒng)：使用windows, mac都可以

Python版本：系統(tǒng)中需要安裝Python3.6以上的版本，Python2已經(jīng)過期不建議使用，Python3.6以前的版本功能相對弱，最好就是采用Python3.6以上的版本

開發(fā)工具：有兩個可以選擇，jupyter notebook，是個網(wǎng)頁編輯器，可以運(yùn)行Python，常常用于交互性、探索性的開發(fā)；pycharm，用于成熟腳本，或者web服務(wù)的一些開發(fā)；這兩個工具可以隨意選擇

重要類庫：xlwings, pandas, matplotlib等

二、提取PDF表格到excel

從PDF文件獲取表格中的數(shù)據(jù)，也是日常辦公容易涉及到的一項(xiàng)工作。一個一個復(fù)制吧，效率確實(shí)太低了。用Python從PDF文檔中提取表格數(shù)據(jù)，并寫入Excel文件，灰?；页８咝АＩ鲜泄镜哪陥?bào)往往包含幾百張表格，用它作為例子再合適不過，搞定這個，其他含表格的PDF都是小兒科了。今天以"保利地產(chǎn)年報(bào)"為例，這個PDF文檔中有321頁含有表格，總表格數(shù)超過這個數(shù)了。

先導(dǎo)入PDF讀取模塊`pdfplumber`，隨便挑一頁看下表格數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。如下，我們挑了第4頁`pages[3]`來讀取其中的表格，并顯示。這里讀取表格，用到了`extract_tables()`，即默認(rèn)每頁有多個表格。它會將單個表格的數(shù)據(jù)按行讀取存入列表，再將每個表格的所有數(shù)據(jù)匯總存到一個上一級列表，最后將所有表格的數(shù)據(jù)匯總到一個大列表。而`extract_table()`方法則只能讀一張表，當(dāng)一個頁面有多張表，就默認(rèn)選第一個，因此會漏掉后面的。而且它們的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也不同，差異如下。 

“保利地產(chǎn)年報(bào)”第四頁如圖所示，讀取的結(jié)果存到列表`table`，顯示如下：

#觀察讀取出來的表格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
import pdfplumber
with pdfplumber.open("保利地產(chǎn)年報(bào).pdf") as p:
    page = p.pages[3] #選取第4頁(起始頁為0)
    table = page.extract_tables() #多表格讀取，存為嵌套列表
    print(table)

[[['', '常用詞語釋義', None, None, None, None, None, ''], ['中國證監(jiān)會', None, '', '指', '', '', '中國證券監(jiān)督管理委員會', ''], ['國資委', None, '', '指', '', '', '國務(wù)院國有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會', ''], ['上交所', None, '', '指', '', '上海證券交易所', None, None], ['公司、本公司、保利地產(chǎn)', None, '指', None, None, '保利發(fā)展控股集團(tuán)股份有限公司，原名稱保利房\n地產(chǎn)（集團(tuán)）股份有限公司', None, None], ['報(bào)告期、本報(bào)告期', None, '', '指', '', '2018年度', None, None], ['元、萬元、億元', None, '', '指', '', '人民幣元、人民幣萬元、人民幣億元', None, None]], [['公司的中文名稱', '保利發(fā)展控股集團(tuán)股份有限公司'], ['公司的中文簡稱', '保利地產(chǎn)'], ['公司的外文名稱', 'Poly Developments and Holdings Group Co., Ltd.'], ['公司的外文名稱縮寫', 'PDH'], ['公司的法定代表人', '宋廣菊']], [['', '董事會秘書', '證券事務(wù)代表'], ['姓名', '黃海', '尹超'], ['聯(lián)系地址', '廣東省廣州市海珠區(qū)閱江中路688號保利國際廣場北塔33層董事會辦公室', None], ['電話', '020-89898833', None], ['傳真', '020-89898666-8831', None], ['電子信箱', 'stock@polycn.com', None]], [['公司注冊地址', '廣州市海珠區(qū)閱江中路688號保利國際廣場30-33層'], ['公司注冊地址的郵政編碼', '510308'], ['公司辦公地址', '廣州市海珠區(qū)閱江中路688號保利國際廣場北塔30-33層'], ['公司辦公地址的郵政編碼', '510308'], ['公司網(wǎng)址', 'www.polycn.com；www.gzpoly.com'], ['電子信箱', 'stock@polycn.com']], [['公司選定的信息披露媒體名稱', '《中國證券報(bào)》、《上海證券報(bào)》、《證券時報(bào)》'], ['登載年度報(bào)告的中國證監(jiān)會指定網(wǎng)站的網(wǎng)址', 'www.sse.com.cn'], ['公司年度報(bào)告?zhèn)渲玫攸c(diǎn)', '公司董事會辦公室']]]

確?？烧Ｗx取表格，以及了解讀取出來的表格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，下面就可以一次性讀取出所有表格，并存入Excel文件中了。導(dǎo)入相應(yīng)模塊，然后使用`pdfplumber`打開PDF文件。使用`Workbook()`新建Excel工作簿，然后使用`remove()`將其自帶的工作表刪除。因?yàn)槲覀兿胗肞DF文件中表格所在的頁碼給相應(yīng)的Excel工作表命名，以便二者的編號一致，方便后續(xù)查詢。所以需要使用`enumerate()`給PDF的頁從1開始編號。然后使用`extract_tables()`獲取表格數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，如果當(dāng)頁沒有表格，則`extract_tables()`獲得的是空值`None`。在后續(xù)的操作中，空值會報(bào)錯，所以加入`if`語句來做個判斷。只有當(dāng)列表`tables`不為空，即里面有貨的時候，才建新的Excel表格，并執(zhí)行后續(xù)的寫入操作。列表`tables`若為空（即當(dāng)頁沒有表格），則直接跳到下一頁。

當(dāng)發(fā)現(xiàn)當(dāng)頁有表格后，新建一個Excel表，以“Sheet”加上此時PDF的頁碼（比如“Sheet3”）命名。在寫入數(shù)據(jù)時，先用一個`for`循環(huán)獲得單個表格的數(shù)據(jù)，再用第二個`for`循環(huán)獲得表格中一行的數(shù)據(jù)，然后寫入Excel表。最后保存數(shù)據(jù)。由于表格太多，程序運(yùn)行時間較長，大約需要3分鐘。

import pdfplumber
from openpyxl import Workbook    
with pdfplumber.open("保利地產(chǎn)年報(bào).pdf") as p:
    wb = Workbook() #新建excel工作簿
    wb.remove(wb.worksheets[0])#刪除工作簿自帶的工作表
    for index,page in enumerate(p.pages,start = 1): #從1開始給所有頁編號
        tables = page.extract_tables() #讀取表格
        if tables: #判斷是否存在表格，若不存在，則不執(zhí)行下面的語句
            ws = wb.create_sheet(f"Sheet{index}") #新建工作表，表名的編號與表在PDF中的頁碼一致
            for table in tables: #遍歷所有列表
                for row in table: #遍歷列表中的所有子列表，里面保存著行數(shù)據(jù)
                    ws.append(row) #寫入excel表
    wb.save("保利地產(chǎn)年報(bào)表格.xlsx")

數(shù)百個表格就這樣瀟灑地復(fù)制到Excel表格中了。

如果想要指定某個表格，在提取數(shù)據(jù)的時候指定頁碼即可。但如果想批量導(dǎo)出大量不同公司的年報(bào)的指定表格，則需要使用關(guān)鍵詞定位了。還好，無論深圳市場還是上海市場，公司的年報(bào)中的標(biāo)題基本都是唯一的，這給我們用標(biāo)題做關(guān)鍵詞提供了方便。假設(shè)我們需要提取公司“主要會計(jì)數(shù)據(jù)”下面的表格，則用關(guān)鍵詞“主要會計(jì)數(shù)據(jù)”定位即可。如下以此為例進(jìn)行操作。 

import os
import pdfplumber
from openpyxl import Workbook    
path='PDF'  #文件所在文件夾
files = [path+"\\"+i for i in os.listdir(path)] #獲取文件夾下的文件名,并拼接完整路徑
key_words = "主要會計(jì)數(shù)據(jù)"
for file in files:
    with pdfplumber.open(file) as p:
        wb = Workbook() #新建excel工作簿
        wb.remove(wb.worksheets[0])#刪除工作簿自帶的工作表
        #獲取關(guān)鍵詞所在頁及下一頁的頁碼
        pages_wanted = []
        for index,page in enumerate(p.pages): #從0開始給所有頁編號
            if key_words in page.extract_text():
                pages_wanted.append(index)
                pages_wanted.append(index+1)
                break
        #提取指定頁碼里的表格
        for i in pages_wanted:     
            page = p.pages[i]
            tables = page.extract_tables() #讀取表格
            if tables: #判斷是否存在表格，若不存在，則不執(zhí)行下面的語句
                ws = wb.create_sheet(f"Sheet{i+1}") #新建工作表，表名的編號與表在PDF中的頁碼一致
                for table in tables: #遍歷所有列表
                    for row in table: #遍歷列表中的所有子列表，里面保存著行數(shù)據(jù)
                        ws.append(row) #寫入excel表
        wb.save("Excel\\{}.xlsx".format(file.split("\\")[1].split(".")[0]))

以上，增加了一段獲取關(guān)鍵詞所在頁碼及下一頁的頁碼的程序。之所以要獲取關(guān)鍵詞下一頁頁碼，是因?yàn)橛行┍砀駮珥?，為了不遺漏數(shù)據(jù)，寧愿多獲取一點(diǎn)。一旦找到關(guān)鍵詞所在頁，馬上用`break`停止`for`循環(huán)。后面再遍歷`pages_wanted`里面儲存的頁碼，提取表格并寫入Excel文件，并保存即可。批量獲取的指定內(nèi)容保存在`Excel`文件夾下。

以上就是使用Python一鍵提取PDF中的表格到Excel的方法詳解的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python提取PDF表格到Excel的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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