NLP 用の Python: PDF ファイルから表形式データを識別して処理する方法は?
NLP 用 Python: PDF ファイルから表形式データを識別して処理する方法
要約:
デジタル時代の到来により、大量のデータが PDF 形式でコンピュータに保存されます。これには、自然言語処理 (NLP) の研究と応用にとって非常に価値のある大量の表形式のデータが含まれています。この記事では、Python といくつかの一般的に使用されるライブラリを使用して、PDF ファイルから表形式データを識別して処理する方法を紹介します。この記事では、具体的なコード例を例と組み合わせて説明します。
- 依存ライブラリのインストール
開始する前に、いくつかの依存ライブラリをインストールする必要があります: - PyPDF2: PDF ファイルを読み取るために使用されます。
- tabula-py: 表形式データの抽出と処理に使用されます。
- pandas: データの処理と分析に使用されます。
pip コマンドを使用してインストールできます:
pip install PyPDF2 pip install tabula-py pip install pandas
PDF ファイルの読み取り
PDF ファイルは、PyPDF2 ライブラリを使用して簡単に読み取ることができます。 PDF ファイルからテキストを読み取って印刷するサンプル コードを次に示します。import PyPDF2 def read_pdf(file_path): with open(file_path, 'rb') as file: pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file) num_pages = pdf_reader.getNumPages() for page in range(num_pages): page_content = pdf_reader.getPage(page).extractText() print(page_content)
ログイン後にコピー表形式データの抽出
PDF ファイルから表形式データを抽出するには、tabula-py を使用できます。図書館 。 PDF ファイルの最初のテーブルのデータを抽出し、CSV ファイルとして保存するサンプル コードを次に示します。import tabula def extract_table(file_path, page_num): dfs = tabula.read_pdf(file_path, pages=page_num, multiple_tables=True) table = dfs[0] # 假设第一个表格是我们想要提取的表格 table.to_csv('table.csv', index=False) # 将表格数据保存为CSV文件
ログイン後にコピーテーブル データの処理
table data をさらに処理するには、pandas ライブラリを使用できます。 CSV ファイルから表形式のデータを読み取り、各列の平均を計算するサンプル コードを次に示します。import pandas as pd def process_table(csv_file): table = pd.read_csv(csv_file) average_values = table.mean(axis=0) print(average_values)
ログイン後にコピー結論:
Python といくつかの一般的に使用されるライブラリを使用することで、次のことができます。 PDF ファイルから表形式データを簡単に識別して処理します。今回は、必要なライブラリのインストール、PDFファイルの読み込み、表形式データの抽出、表形式データの加工方法を紹介しました。これらの操作は、さらなる自然言語処理の研究と応用のための基礎と参考資料を提供します。この記事がお役に立てば幸いです!以上がNLP 用の Python: PDF ファイルから表形式データを識別して処理する方法は?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコードは、Microsoftが開発した無料のオープンソースクロスプラットフォームコードエディターと開発環境であるフルネームVisual Studioコードです。幅広いプログラミング言語をサポートし、構文の強調表示、コード自動完了、コードスニペット、および開発効率を向上させるスマートプロンプトを提供します。リッチな拡張エコシステムを通じて、ユーザーは、デバッガー、コードフォーマットツール、GIT統合など、特定のニーズや言語に拡張機能を追加できます。 VSコードには、コードのバグをすばやく見つけて解決するのに役立つ直感的なデバッガーも含まれています。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。
