手把手教学:提取PDF各种表格文本数据(附代码)

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量化投资与机器学习编辑部报道

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还在为抓取各种PDF格式的财务、数据报表而烦恼吗?

还在为自己手工操作导致的效率低下而 烦恼 吗?

还在担心没有趁手的兵器吗?

今天,公众号为大家介绍一款神器:

PDFPlumbe

轻松玩转PDF,痛快抓数据! 助你一臂之力!

获取全部代码,见文末

关于 PDFPlumbe

PDFPlumb最适合提取电脑生成的PDF,而不是扫描的PDF。 它是在pdfminer和pdfmine.six基础上设计的。

适用版本:   Python2.7、3.1、3.4、3.5和3.6。

安装PDFPlumbe

pip install pdfplumber

要使用pdfplumber的可视化调试工具,还需要在计算机上安装ImageMagick( https://imagemagick.org/index.php ),说明如下:

http://docs.wand-py.org/en/latest/guide/install.html#install-imagemagick-debian

具体参数、提取流程与可视化我们将以案例进行展示,更详细的内容,请大家在 文末下载安装包 自行查看。

import pdfplumber

pdf = pdfplumber.open("../pdfs/ca-warn-report.pdf")
p0 = pdf.pages[0]
im = p0.to_image()
im

使用 .extract_table 获取数据

table = p0.extract_table()
table[:3]

使用pandas将列表呈现为一个DataFrame,并在某些日期内删除多余的空格。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
for column in ["Effective", "Received"]:
df[column] = df[column].str.replace(" ", "")

大功告成!

具体是如何产生的呢?

红线代表pdfplumber在页面上找到的线,蓝色圆圈表示这些线的交叉点,淡蓝色底纹表示从这些交叉点派生的单元格。

案例二:从PDF中提取图形数据

import pdfplumber
report = pdfplumber.open("../pdfs/ag-energy-round-up-2017-02-24.pdf").pages[0]
im = report.to_image()
im

页面对象具有 .curves 属性,该属性包含在页面上找到的一个curve对象列表。本报告包含12条曲线,每图4条:

len(report.curves)
12
report.curves[0]

将它们传递  .draw_lines 确定曲线的位置:

im.draw_lines(report.curves, stroke="red", stroke_width=2)

我们 通过 循环使用四种颜色的 调色板来获得更好的显示感:

im.reset()
colors = [ "gray", "red", "blue", "green" ]
for i, curve in enumerate(report.curves):
stroke = colors[i%len(colors)]
im.draw_circles(curve["points"], radius=3, stroke=stroke, fill="white")
im.draw_line(curve["points"], stroke=stroke, stroke_width=2)
im

import pdfplumber

pdf = pdfplumber.open("../pdfs/background-checks.pd")
p0 = pdf.pages[0]
im = p0.to_image()
im

使用 PageImage.debug_tablefinder() 来检查表格:

im.reset().debug_tablefinder()

默认设置正确地标识了表的垂直边界,但是没有捕获每组5个states/territories之间的水平边界。所以:

使用自定义 .extract_table  :

  • 因为列由行分隔,所以我们使用 vertical_strategy="lines"

  • 因为行主要由文本之间的沟槽分隔,所以我们使用 horizontal_strategy="text"

  • 由于文本的左、右端与竖线不是很齐平,所以我们使用 intersection_tolerance: 15

table_settings = {
"vertical_strategy": "lines",
"horizontal_strategy": "text",
"intersection_x_tolerance": 15
}

im.reset().debug_tablefinder(table_settings)

table = p0.extract_table(table_settings)

for row in table[:5]:
print(row)

清理数据(页眉页脚等):

core_table = table[3:3+56]
" • ".join(core_table[0])
" • ".join(core_table[-1])

COLUMNS = [
"state",
"permit",
"handgun",
"long_gun",
"other",
"multiple",
"admin",
"prepawn_handgun",
"prepawn_long_gun",
"prepawn_other",
"redemption_handgun",
"redemption_long_gun",
"redemption_other",
"returned_handgun",
"returned_long_gun",
"returned_other",
"rentals_handgun",
"rentals_long_gun",
"private_sale_handgun",
"private_sale_long_gun",
"private_sale_other",
"return_to_seller_handgun",
"return_to_seller_long_gun",
"return_to_seller_other",
"totals"
]
def parse_value(i, x):
if i == 0: return x
if x == "": return None
return int(x.replace(",", ""))

from collections import OrderedDict
def parse_row(row):
return OrderedDict((COLUMNS[i], parse_value(i, cell))
for i, cell in enumerate(row))

data = [ parse_row(row) for row in core_table ]
Now here's the first row, parsed:

data[0]

import pdfplumber
import re
from collections import OrderedDict

pdf = pdfplumber.open("../pdfs/san-jose-pd-firearm-sample.pdf")
p0 = pdf.pages[0]
im = p0.to_image()
im

我们在pdfplumber检测到的每个 char 对象周围绘制矩形。通过这样做,我们可以看到报表主体的的每一行都有相同的宽度,并且每个字段都填充了空格(“”)字符。这意味着我们可以像解析标准的固定宽度数据文件一样解析这些行。

im.reset().draw_rects(p0.chars)

使用 page .extract_text(…) 方法,逐行抓取页面上的每个字符(文本):

text = p0.extract_text()
print(text)

清理数据(页眉页脚等):

core_pat = re.compile(r"LOCATION[\-\s]+(.*)\n\s+Flags = e", re.DOTALL)
core = re.search(core_pat, text).group(1)
print(core)

在这份报告中,每f一个irearm占了两行。下面的代码将表拆分为two-line,然后根据每个字段中的字符数解析出字段:

lines = core.split("\n")
line_groups = list(zip(lines[::2], lines[1::2]))
print(line_groups[0])
def parse_row(first_line, second_line):
return OrderedDict([
("type", first_line[:20].strip()),
("item", first_line[21:41].strip()),
("make", first_line[44:89].strip()),
("model", first_line[90:105].strip()),
("calibre", first_line[106:111].strip()),
("status", first_line[112:120].strip()),
("flags", first_line[124:129].strip()),
("serial_number", second_line[0:13].strip()),
("report_tag_number", second_line[21:41].strip()),
("case_file_number", second_line[44:64].strip()),
("storage_location", second_line[68:91].strip())
])

parsed = [ parse_row(first_line, second_line)
for first_line, second_line in line_groups ]
parsed[:2]

通过 DataFrame进行展示:

mport pandas as pd
columns = list(parsed[0].keys())
pd.DataFrame(parsed)[columns]

获取代码

后台 输入 (严格大小写)

Pdfplumber_文件

—End—

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