使用Python將PDF數據導入Excel，輕鬆實現數據格式轉換

一、選擇合適的Python庫

首先，我們需要選擇一個合適的Python庫來從PDF中導入數據並將其轉換為Excel格式。幸運的是，有幾個庫可以實現這一操作，例如PyPDF2、PyMuPDF、pdfminer和pdfplumber等。

這裡我們選擇使用pdfplumber庫，因為它比其他庫更快，更容易使用，並且支持Unicode編碼。

import pdfplumber
import pandas as pd

with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    text = page.extract_text()
    table = page.extract_tables()[0]

df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
df.to_excel("example.xlsx")

二、從PDF中提取文本和表格數據

在使用pdfplumber庫從PDF中導入數據之前，我們需要首先安裝這個庫。在命令行中輸入以下命令進行安裝：

pip install pdfplumber

接下來，使用pdfplumber庫打開PDF文件，並將其保存在pdf變量中。然後，我們可以使用pdf.pages[0]選擇頁面，並使用extract_text()方法提取頁面上的文本。如果PDF文件包含表格數據，則我們可以使用extract_tables()方法從頁面中提取表格數據。

import pdfplumber

with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    text = page.extract_text()
    table = page.extract_tables()[0]

現在我們可以使用Pandas庫將表格數據保存為DataFrame對象，然後將其轉換為Excel格式並將其保存到磁盤上：

import pdfplumber
import pandas as pd

with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    text = page.extract_text()
    table = page.extract_tables()[0]

df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
df.to_excel("example.xlsx")

三、處理PDF文件中的非表格數據

如果PDF文件包含非表格數據，例如圖像或注釋，我們也可以使用pdfplumber庫來提取這些數據。使用pdfplumber庫中的annotations屬性可以獲取頁面上的注釋信息。另外，我們可以使用extract_image()方法來提取頁面上的圖像。

import pdfplumber

with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    annotations = page.annotations
    image = page.extract_image()

通過以上三個步驟，我們已經可以將PDF數據導入Excel並進行格式轉換了。這是一個非常有用的技能，它可以幫助我們更方便地處理數據並進行相關分析。