看起来你现在每天手动翻PDF核对数据的流程确实挺费精力的，结合你会Python、Excel，还有Adobe Acrobat全权限的背景，给你几个实用的方向，一步步来应该能帮你减负：

一、先从Adobe Acrobat内置功能入手（最快上手） #

既然刚拿到全功能授权，先试试官方工具能不能解决大部分问题：

• OCR+表格批量提取：先给整个PDF做OCR识别（路径：工具 > 扫描和OCR > 识别文本 > 在本文件中），确保扫描版的文字都能被识别。然后用导出PDF功能，选择导出为Excel或者直接导出表格到CSV——虽然部分页面可能因为有没有返利列导致格式小乱，但Acrobat的表格识别对固定布局的页面效果还不错。
• 自定义动作自动化重复操作：用动作向导（工具 > Action Wizard）创建一个自定义动作，把「OCR识别」+「导出表格到Excel/CSV」串起来，以后每天拿到新PDF直接点一下就能完成第一步数据提取，省得重复点菜单。
• 自动批量添加书签：你现在手动加书签太麻烦了，如果每个运单的第一页有固定标识（比如开头有「Shipment No.」这类关键词），可以用Acrobat的JavaScript脚本自动遍历页面、识别标识并添加书签。脚本写法不难，改改关键词就能用。

二、Python自动化方案（最灵活，适合长期复用） #

因为你有Python基础，这个方案可以完全定制，适配你PDF的格式细节：

• 核心工具组合：
  • 用pdfplumber：它能直接解析PDF的文本和布局，即使是扫描版OCR后的文件，也能通过文本位置识别表格结构，非常适合提取你说的Location ID页面的表格数据。
  • 配合pytesseract+pdf2image：如果PDF是纯扫描无文本的，先把每页转成图片，再用Tesseract做OCR提取文本，之后再用pdfplumber或pandas处理表格。
• 分步实现思路：
  1. 遍历PDF所有页面，识别出包含Location ID的页面（找固定关键词，比如「Location ID:」）。
  2. 提取该页面的表格数据，判断表格里是否有返利列（比如找「Rebate」或$符号），有就提取金额，没有就填$0。
  3. 关联对应的Shipment编号——如果每个运单的页面是连续的，或者页面上有Shipment标识，可以通过页面分组或文本匹配把Shipment和Location/Rebate对应起来。
  4. 用pandas把所有数据整理成DataFrame，最后导出成你想要的CSV格式。
• 这个脚本写好后，以后每天只要运行一下，就能自动生成目标CSV，完全不用手动翻页。

三、Excel辅助整理（适合过渡或补充） #

如果前面两种方法提取的数据有小瑕疵，可以用Excel的Power Query来快速清理合并：

• 把Acrobat或Python导出的表格导入Power Query，它能自动识别表头、合并多个页面的表格，还能批量处理缺失值、统一格式。
• 可以添加自定义列来匹配Shipment编号，比如根据页面范围或文本关键词分组，最后直接导出成CSV。

四、分步落地建议 #

1. 先试Acrobat的内置提取功能，10分钟就能出结果，看看能不能满足你的需求，这个是最快的。
2. 如果Acrobat提取的格式乱得比较多，再花点时间写Python脚本——一次写好，终身受益。
3. 先把书签自动化搞定，哪怕暂时还手动提取数据，快速定位运单也能省不少时间。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Martin Goni