在Python中合并列表中的两个或多个连续的表
在Python中合并列表中的两个或多个连续的表
提问于 2020-02-05 19:04:11
我有一份数据帧列表。这些表格是从pdf文件中提取的。我面临的问题是，已经提取的两个表是彼此的延续。请参考下面的示例：
import pandas as pd
df1 = {'0':['Category','Home Services','Mobile','Internet'],'1':['Number',1,1,2]}
df2 = {'0':['Job Title','Associate Partner','Developer 1','Developer 2'],'1':['Daily Rate',1000,1000,1000]}
df3 = {'0':['UI Developer','UX Designer','Delivery Manager'],'1':[1000,1000,1000]}
df4 = {'0':['Name','John','Sara','Mike'],'1':['Age',25,30,40]}这里的df3是df2的延续。接下来，我将它们放在一个列表中。我用来提取表的库是camelot，它返回一个数据帧列表。所以我在下面重现了最终结果：
my_df1 = pd.DataFrame(df1)
my_df2 = pd.DataFrame(df2)
my_df3 = pd.DataFrame(df3)
my_df4 = pd.DataFrame(df4)
my_df_list = [my_df1,my_df2,my_df3,my_df4]可以有n个从pdf文件中提取的表。如何将这两个表合并为另一个表的延续？在我的示例中，使用df2和df3。有没有可以做到这一点的库？或者以某种方式实现这一点？非常感谢您的帮助。
干杯，Abhishek
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2020-02-05 19:13:16
您说过“我面临的问题是，已经提取的两个表是彼此的延续。”因此，如果我正确理解了您的问题，您可以使用pandas concat()函数来连接两个数据帧。
df = pd.concat([my_df2,my_df3])
print(df)输出：
0 1
0 Job Title Daily Rate
1 Associate Partner 1000
2 Developer 1 1000
3 Developer 2 1000
0 UI Developer 1000
1 UX Designer 1000
2 Delivery Manager 1000Stack Overflow用户
发布于 2020-02-05 19:26:21
IIUC：
df=pd.concat([pd.DataFrame(el) for el in [df1, df2, df3, df4]], axis=1)
df.columns=df.loc[0]
df=df.loc[1:]输出：
0 Category Number ... Name Age
1 Home Services 1 ... John 25
2 Mobile 1 ... Sara 30
3 Internet 2 ... Mike 40Stack Overflow用户
发布于 2020-10-26 12:00:41
我们同坐一条船
你可以试试这个
# tabula-py
# camelot
# PyPDF2
# pdf2text
# pdftotext
import tabula as tb
import camelot as cm
import pandas as pd
file = "Oct_11.pdf"
# tabula
tb.convert_into(file, file.split('.')[0]+'_tabula.csv', pages="all")
# camelot
tables = cm.read_pdf(file, pages='all')
df = pd.concat([tab.df for tab in tables], ignore_index=True)
df.to_csv(file.split('.')[0]+'_camelot.csv')
# PyPDF2
# pending
# pdf2text
# pending
# pdf2text
# pending
print('Program finished!')如果您需要有关提取表格的帮助，我将在将来更新我的答案。
到目前为止，您只需要
df = pd.concat([tab.df for tab in tables], ignore_index=True)
别忘了更改文件名！
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/60082511
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