Python camelot-py [cv] 模块：从入门到精通

Camelot 是一个用于从 PDF 文件中提取表格的 Python 库。它提供了一个简单的界面来解析带有表格的 PDF，并将表格转换为 Pandas DataFrame 格式，便于后续的数据处理和分析。Camelot-py 是有两个版本的，其中 "cv" 版本包含了计算机视觉（Computer Vision）功能，适合于更复杂的 PDF 表格。例如，"cv" 版本利用了 OpenCV 进行表格边界的查找，适用于那些表格结构不规则或存在合并单元格的情况。适配的 Python 版本为 Python 3.6 及以上。

应用场景

Camelot 主要用于数据科学和分析领域，广泛应用于以下几个场景：

1. 财务报告中的表格提取：从 PDF 格式的财务报表中提取关键数据，用于进一步的财务分析和可视化。
2. 学术论文的数据挖掘：从研究论文中提取实验结果和数据表，以便进行文献分析。
3. 自动化数据处理：在 ERP 或管理系统中，自动提取来自不同来源的 PDF 文档中的数据，提高工作效率。

安装说明

Camelot-py 模块不是 Python 的默认模块，需要通过 pip 进行安装。可以使用以下命令安装：

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pip install camelot-py[cv]  # 安装camelot-py模块的cv版本

如果您还未安装 Pandas 库，可以使用以下命令一起安装：

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pip install pandas  # 安装Pandas库，Camelot依赖于此库来处理数据

用法举例

1. 示例一：从 PDF 中提取表格

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import camelot  # 导入Camelot库

# 读取PDF文件并提取所有表格
tables = camelot.read_pdf('example.pdf', pages='1')  # 从第1页读取表格数据

# 输出提取到的表格数量
print("找到的表格数量:", tables.n)  # 显示找到的表格数量

2. 示例二：将表格保存为 CSV 文件

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import camelot  # 导入Camelot库

# 读取PDF文件中的表格
tables = camelot.read_pdf('example.pdf', pages='1')  # 从第1页读取表格

# 将第一个表格保存为CSV文件
tables[0].to_csv('output.csv')  # 输出第一个表格为CSV文件
print("已将表格保存为output.csv")  # 确认保存

3. 示例三：处理不规则表格

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import camelot  # 导入Camelot库

# 读取PDF文件，使用'cv'参数指定计算机视觉模式
tables = camelot.read_pdf('example.pdf', pages='1', flavor='stream')  # 从第1页读取表格

# 输出提取到的第一个表格内容
df = tables[0].df  # 获取第一个表格的数据框
print(df)  # 打印表格数据

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