NLP용 Python: 여러 데이터 열이 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 방법은 무엇입니까?

NLP용 Python: 여러 데이터 열이 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 방법은 무엇입니까?

개요:
자연어 처리(NLP)의 발전으로 PDF 텍스트 처리가 매우 중요한 작업이 되었습니다. 그러나 PDF 텍스트에 여러 데이터 열이 포함되어 있으면 처리가 더 복잡해집니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 여러 데이터 열이 포함된 PDF 텍스트를 처리하고, 유용한 정보를 추출하고, 적절한 데이터 처리를 수행하는 방법을 소개합니다.

1단계: 필요한 라이브러리 설치
먼저 PDF 텍스트 처리를 용이하게 하기 위해 필요한 Python 라이브러리를 설치해야 합니다. 이러한 라이브러리에는 pdfplumber 및 pandas가 포함됩니다. 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install pdfplumber pandas

2단계: 필수 라이브러리 가져오기
실제 코딩을 시작하기 전에 필수 라이브러리를 가져와야 합니다. 다음 명령을 실행하여 pdfplumber 및 pandas 라이브러리를 가져올 수 있습니다.

import pdfplumber
import pandas as pd

3단계: PDF 파일을 읽고 텍스트를 추출합니다.
다음으로 PDF 파일을 읽고 텍스트를 추출해야 합니다. PDF 파일은 pdfplumber 라이브러리의 pdfplumber.open() 함수를 사용하여 열 수 있으며 모든 텍스트는 extract_text() 메서드를 사용하여 추출됩니다. 다음은 간단한 예입니다.

with pdfplumber.open('multi_column_data.pdf') as pdf:
    text = ""
    for page in pdf.pages:
        text += page.extract_text()

4단계: 텍스트를 DataFrame으로 변환
텍스트를 추출한 후 처리에 적합한 데이터 구조로 변환해야 합니다. PDF 텍스트에는 여러 데이터 열이 포함되어 있으므로 pandas 라이브러리의 DataFrame을 사용하여 이 데이터를 처리할 수 있습니다. 다음은 텍스트를 DataFrame으로 변환하는 예입니다.

data = pd.DataFrame([row.split('
') for row in text.split('

') if row.strip() != ''])

위 코드에서는 분할() 메서드를 사용하여 텍스트를 행 단위로 분할하고, 추가로 분할('
')을 사용하여 각 행을 열로 분할합니다. 또한 데이터를 서로 다른 행으로 분할하기 위해 Split('

')을 사용하고, 빈 행을 제거하기 위해 판단 조건을 사용합니다.

5단계: 데이터 처리 및 정리
텍스트를 DataFrame으로 변환했으므로 이제 데이터 처리 및 정리를 시작할 수 있습니다. 다중 열 데이터를 처리할 때 Pandas에서 제공하는 다양한 방법과 기능을 사용하여 처리할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 데이터 처리 작업의 예입니다. 특정 열을 선택합니다.

6단계: 데이터 저장

마지막 단계는 처리된 데이터를 저장하는 것입니다. pandas 라이브러리에서 제공하는 to_csv() 메서드를 사용하여 데이터를 CSV 파일로 저장할 수 있고, to_excel() 메서드를 사용하여 데이터를 Excel 파일로 저장할 수 있습니다. 다음은 데이터를 CSV 파일로 저장하는 예입니다.

• selected_data = data[[0, 1]]

  요약:

  Python에서 pdfplumber 및 pandas 라이브러리를 사용하면 여러 데이터 열이 포함된 PDF 텍스트를 쉽게 처리할 수 있습니다. 먼저 pdfplumumber 라이브러리를 사용하여 텍스트를 추출하고 처리에 적합한 데이터 구조로 변환합니다. 그런 다음 데이터 처리 및 정리를 위해 pandas 라이브러리를 사용하십시오. 마지막으로 처리된 데이터를 CSV 또는 Excel 파일로 저장할 수 있습니다. 이 기사가 여러 데이터 열이 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 간단하면서도 효과적인 방법을 제공하기를 바랍니다.

  위 내용은 NLP용 Python: 여러 데이터 열이 포함된 PDF 텍스트를 처리하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!