【python办公自动化】将Word文本和Pdf表格数据提取并整合到同一个Exeel下的多sheet中

1. 背景及前期准备

1.1 背景介绍

在参加比赛过程中，需要获取江苏省科学技术奖近十年的数据，因此需要在官网上获取相应的数据，再查找数据的过程中发现，官网中给出的数据，并不是完整的可以直接拿来用的

比如：

① 2018-2019年的人员及项目名单是pdf的形式给出，

② 2015、2017年的内容直接附在发布的公告后面（纯文字的）

③ 2008-2011、 2014、2016年的内容是以doc的形式给出

④ 2012-2013年的可以找到xls形式数据

因此需要将数据进行整合，数据最后的表现形式就是每一年的数据，都提取整合到Excel表中。

具体要求：

① 将doc、pdf和网页里面的文字数据提取到Excel表格中，表格的名称为：xxx年年度江苏省科学技术奖.xlsx

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② 将一、二、三等奖数据分别放置在该表格下的三个sheet中，sheet的名称为：一等奖、二等奖、三等奖

1.2 需要安装的库

这里用到python自带的库：os库（系统文件创建）、re（字符数据匹配）、glob（文件路径选择）

用到的python第三方库有：pandas（数据处理的）、pdfplumber（pdf表格数据提取）、python-docx（doc文本数据提取）

安装上诉第三方库，推荐使用镜像安装，安装的指令如下

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas pdfplumber python-docx

2. 数据处理

2.1 数据提取

① 因为获取的doc形式的数据，使用python-docx库无法直接处理，所以将doc形式的数据转到新建的docx文件中

② 网页的文本数据，直接复制粘贴到docx文件中

③ xls数据直接转化为目标格式的xlsx数据

④ pdf数据直接提取表格数据

2.2 具体过程

2.2.1 docx数据的处理

难点：

① 目标数据的提取

② 一二三等奖的数据划分

③ 将数据写入同一个Excel表格的不同sheet中并命名

前面的数据提取已经将所有待处理的doc数据都转化为docx数据，这里进行数据提取，docx文件中的数据格式如下：

通过观察发现，docx中列举出的数据是有一定的数据格式的，因此可以将数据读取之后用正则表达式进行目标数据的匹配

这里以2016年的数据进行试错，代码如下

import re
from docx import Document
import pandas as pd

doc = Document('2016年度江苏省科学技术奖.docx')
content = ''
for paragraph in doc.paragraphs:
  content += paragraph.text

print(content[:1000])

→ 输出的结果为：（可以发现数据直接存在着空格，为了方便匹配数据，需要将空格先去掉）

接着进行空格的替换处理

s = content[:1000].replace('  ','')
print(s)

→ 输出的结果为：（之前的空格已经被剔除了）

★★★★★难点1： 提取目标字段的数据，这一步需要有一定正则匹配数据的功底，代码如下，提取的数据格式可以直接转化为用来生成DataFrame的数据

infos = re.findall(r'(\d+)．(.*?)完成单位：(.*?)主要完成人：(\D+)',content)
data = pd.DataFrame(infos, columns = ['序号','项目名称','完成单位','完成人'])

→ 输出的结果为：（直接查看data变量的值，这里只列举部分）

★★★★难点2： 因为一、二、三等奖都是整个DataFrame中，因此困难在于找到数据的分割点，好在这里公布的数据是每个奖项进行排序，都是从1开始，因此只要找到1的位置并获取对应的索引即可，然后获取一、二、三等奖

split_row = data[data['序号'].isin(['1'])].index.tolist()
print(split_row)
data_1 = data.iloc[:split_row[1]]
data_2 = data.iloc[split_row[1]:split_row[2]]
data_3 = data.iloc[split_row[2]:]

→ 输出的结果为：（数据提取就是基于1所在的索引位置进行切片）

[0, 30, 78]

★★★ 难点3： 多DataFrame数据写入同一个Excel表格中，这里处理的方式属于先命名每一个sheet的名称，然后进行遍历数据写入，代码如下

ls = ['一等奖','二等奖','三等奖']
writer = pd.ExcelWriter('demo.xlsx')
for i in range(3):
    eval(f'data_{i+1}').to_excel(writer,sheet_name = ls[i], index = False)
writer.save()
writer.close()

→ 输出的结果为：（数据已经按要求整理好了，唯一需要手动清理的就是最后一行的多出来的一点数据）

2.2.2 docx数据的处理完整代码

保留数据接口，可以使用glob进行文件路径的获取，然后遍历循环进行所有文件数据的转化，可以查看之前的使用glob整合多个Excel文件

import re
from docx import Document
import pandas as pd

def filter_docx_data(file_name):
    doc = Document(f'{file_name}.docx')
    content = ''
    for paragraph in doc.paragraphs:
      content += paragraph.text
    # print(content[:1000])
    content = content.replace('\xa0','')
    infos = re.findall(r'(\d+)．(.*?)完成单位：(.*?)主要完成人：(\D+)',content)
    data = pd.DataFrame(infos, columns = ['序号','项目名称','完成单位','完成人'])
    # print(data.head())
    split_row = data[data['序号'].isin(['1'])].index.tolist()
    # print(split_row)
    data_1 = data.iloc[:split_row[1]]
    data_2 = data.iloc[split_row[1]:split_row[2]]
    data_3 = data.iloc[split_row[2]:]
    
    ls = ['一等奖','二等奖','三等奖']
    writer = pd.ExcelWriter(f'filtered_data/{file_name}.xlsx')
    for i in range(3):
        eval(f'data_{i+1}').to_excel(writer,sheet_name = ls[i], index = False)
    writer.save()
    writer.close()
    
if __name__ == '__main__':

  filter_docx_data('2016年度江苏省科学技术奖')
  

2.2.3 pdf数据的处理及完整代码

查看一下pdf的数据样式，文件中的数据如下：

针对表格数据的提取，这里使用到了pdfplumber模块，首先提取数据，这里进行第一页的表格数据的提取代码如下

import pdfplumber
import pandas as pd
import os

with pdfplumber.open("2018年度江苏省科学技术奖.pdf") as pdf:
     page_num = len(pdf.pages)
     data= pdf.pages[0].extract_table()
     print(data)

→ 输出的结果为：（可以发现pdf第一页表格的第一行是标题栏，对应提取表格的第一个元素，因此就可以获取第一个元素作为DataFrame数据的列标题）

接下来的处理就有点和docx数据的处理类似了，转化为DataFrame数据后进行一、二、三等奖的提取，最后再存入Excel中。

但是这里有个小细节的问题，2018年pdf的列举获奖名单的方式和2019年的不一样，其中2018年的是按照docx数据一样，一二三等奖都是以1开头，但是2019年的是只有一个1，其余的二三等奖的序号都是基于一等奖序号的累加，因此这里需要着重注意一下，代码如下

import pdfplumber
import pandas as pd
import os

#这一步是创建一个文件夹，将处理好的数据文件放置在其中
if not os.path.exists('filtered_data'):
    os.mkdir('filtered_data')

def filtering_data_2018(file_name):
    data_list = []
    with pdfplumber.open(f"{file_name}.pdf") as pdf:
        page_num = len(pdf.pages)
        data_columns = pdf.pages[0].extract_table()[0]
        for i in range(page_num):
            data_page = pdf.pages[i].extract_table()[1:]
            data_list.extend(data_page)
    
        data = pd.DataFrame(data_list,columns = data_columns)
        split_row = data[data['序号'].isin(['1'])].index.tolist()
        print(split_row)
        data_1 = data.iloc[:split_row[1]]
        data_2 = data.iloc[split_row[1]:split_row[2]]
        data_3 = data.iloc[split_row[2]:]
        
        ls = ['一等奖','二等奖','三等奖']
        writer = pd.ExcelWriter(f'filtered_data/{file_name}.xlsx')
        for i in range(3):
            eval(f'data_{i+1}').to_excel(writer,sheet_name = ls[i], index = False)
        writer.save()
        writer.close()

def filtering_data_2019(file_name):
    data_list = []
    with pdfplumber.open(f"{file_name}.pdf") as pdf:
        page_num = len(pdf.pages)
        data_columns = pdf.pages[0].extract_table()[0]
        for i in range(page_num):
            data_page = pdf.pages[i].extract_table()[1:]
            data_list.extend(data_page)
    
        data = pd.DataFrame(data_list,columns = data_columns)
        split_row = data[data['序号'].isin(['46','129'])].index.tolist()
        print(split_row)
        data_1 = data.iloc[:split_row[0]]
        data_2 = data.iloc[split_row[0]:split_row[1]]
        data_3 = data.iloc[split_row[1]:]
        
        ls = ['一等奖','二等奖','三等奖']
        writer = pd.ExcelWriter(f'filtered_data/{file_name}.xlsx')
        for i in range(3):
            eval(f'data_{i+1}').to_excel(writer,sheet_name = ls[i], index = False)
        writer.save()
        writer.close()

if __name__ == '__main__':
    filtering_data_2018('2018年度江苏省科学技术奖')
    filtering_data_2019('2019年度江苏省科学技术奖')

关于xls数据的处理，就不介绍了，本来数据整理的格式就是很好，只需要将表格的数据复制粘贴到对应的sheet中命名，最后另存为xlsx数据即可（只是为了和之前生成文件的格式一致）

3. 最终结果

数据处理完毕后，就会在创建的filtered_data文件夹下，如下图

代码测试所需要的文件已经全部上传到资源