除tabula-py、camelot外，原生PDF表格提取工具及结构化提取咨询

一、修复表格提取并整合完整数据 #

针对tabula-py识别表格结构错误的问题，可通过调整参数优化提取效果，再结合PyPDF2提取的学院、课程信息生成完整CSV：

1. 调整tabula-py提取参数
   从你提供的PDF表格截图来看，表格带有明确网格，可启用lattice模式强制按网格解析；如果仍有错位，可手动指定表格区域或列分隔位置：

   import tabula
   
   # 启用lattice模式提取表格
   df = tabula.read_pdf("your_file.pdf", pages="all", lattice=True, pandas_options={'header': 0})[0]
   # 若需指定区域，用area参数（坐标可通过PDF阅读器获取）
   # df = tabula.read_pdf("your_file.pdf", pages="all", lattice=True, area=[top, left, bottom, right], pandas_options={'header': 0})[0]
   

2. 整合学院、课程信息
   假设你已用PyPDF2提取到学院名college_name和课程名course_name，将这两个字段添加到表格数据的每一行，再保存为CSV：

   import pandas as pd
   
   # 给表格数据添加学院和课程列
   df["学院名称"] = college_name
   df["课程名称"] = course_name
   
   # 保存为完整CSV
   df.to_csv("full_data.csv", index=False, encoding="utf-8-sig")
   

二、替代tabula-py和camelot的Python表格提取模块 #

以下是几个无需依赖额外非Python工具的PDF表格提取库：

• pdfplumber
  基于pdfminer.six开发，能精准识别文本、表格的位置和结构，支持提取带合并单元格的表格，还可查看PDF布局信息辅助调试。示例代码：

  import pdfplumber
  
  with pdfplumber.open("your_file.pdf") as pdf:
      page = pdf.pages[0]
      table = page.extract_table()
      df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])  # 假设第一行是表头
  

• PyMuPDF（fitz）
  轻量高效的PDF处理库，可通过识别文本块的坐标来重构表格，适合处理无网格或布局不规则的表格。示例代码：

  import fitz
  import pandas as pd
  
  doc = fitz.open("your_file.pdf")
  page = doc[0]
  # 提取页面所有文本块
  blocks = page.get_text("blocks")
  # 根据文本块的x、y坐标分组重构表格（需自定义逻辑适配你的表格布局）
  table_data = []
  # 自定义分组逻辑（示例：按y坐标分组行，按x坐标排序列）
  rows = {}
  for block in blocks:
      x0, y0, x1, y1, text, _, _ = block
      text = text.strip()
      if text:
          # 按y坐标分组，误差范围内归为同一行
          row_key = round(y0, 1)
          if row_key not in rows:
              rows[row_key] = []
          rows[row_key].append((x0, text))
  # 按y坐标排序行，按x坐标排序列
  for row_key in sorted(rows.keys(), reverse=True):
      row = [text for x0, text in sorted(rows[row_key], key=lambda x: x[0])]
      table_data.append(row)
  df = pd.DataFrame(table_data[1:], columns=table_data[0])
  

• pdfminer.six
  底层PDF解析库，提供最细粒度的文本和布局控制，适合需要高度自定义提取逻辑的场景，但需编写更多代码识别表格结构。示例代码（基础文本与坐标提取）：

  from pdfminer.high_level import extract_pages
  from pdfminer.layout import LTTextContainer
  
  for page_layout in extract_pages("your_file.pdf"):
      for element in page_layout:
          if isinstance(element, LTTextContainer):
              # 提取文本及坐标信息，用于重构表格
              text = element.get_text().strip()
              x0, y0, x1, y1 = element.bbox
              # 自定义逻辑整合为表格行/列
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SY_C_41_PIYUSH DESHMUKH