[Python] camelotライブラリの使い方 – PDF内の表の読み取り

CamelotはPythonでPDF内の表を抽出するためのライブラリです。

主に「ストリーム」方式と「ラティス」方式の2つの解析モードを提供します。

ストリームは罫線がない表に適しており、ラティスは罫線がある表に適しています。

基本的な使い方として、camelot.read_pdf('file.pdf', flavor='stream')やcamelot.read_pdf('file.pdf', flavor='lattice')を使用してPDFから表を抽出し、結果はtablesオブジェクトに格納されます。

Camelotとは？

Camelotは、PythonでPDFファイル内の表を簡単に抽出するためのライブラリです。

特に、PDF内のテーブルデータを効率的に取得し、CSVやExcelなどの形式で保存することができます。

データ分析や自動化処理において、PDFからのデータ抽出は非常に重要な作業であり、Camelotはそのプロセスを大幅に簡素化します。

Camelotの概要

Camelotは、PDFファイルから表を抽出するための強力なツールです。

主に以下の特徴があります。

Camelotのインストール方法

CamelotはPythonのパッケージとして提供されており、pipを使用して簡単にインストールできます。

以下のコマンドを実行してください。

pip install camelot-py[cv]

このコマンドでは、Camelotの基本機能に加えて、OpenCVを使用したlatticeモードの機能もインストールされます。

Camelotが対応しているPDFの形式

Camelotは、特に以下のようなPDF形式に対応しています。

Camelotは、これらの形式に対して柔軟に対応し、ユーザーが必要とするデータを効率的に抽出することができます。

Camelotの基本的な使い方

Camelotを使用してPDFファイルから表を抽出する基本的な手順を解説します。

これにより、PDF内のデータを簡単に取得できるようになります。

PDFファイルの読み込み

まず、Camelotをインポートし、PDFファイルを読み込む準備をします。

以下のコードは、PDFファイルを読み込むための基本的な手順を示しています。

import camelot
# PDFファイルのパス
file_path = "sample.pdf"
# PDFファイルから表を読み込む
tables = camelot.read_pdf(file_path)

read_pdfメソッドの基本構文

read_pdfメソッドは、PDFファイルから表を抽出するための主要なメソッドです。

基本的な構文は以下の通りです。

tables = camelot.read_pdf("ファイル名", flavor="モード", pages="ページ番号")

• ファイル名: 読み込むPDFファイルのパス
• モード: streamまたはlatticeのいずれか
• ページ番号: 抽出するページの指定(例: “1”, “1-2”, “1,2,3”)

flavorオプションの使い分け

flavorオプションは、表の抽出方法を指定します。

主に2つのモードがあります。

streamモードの特徴

• 罫線のない表に適しています。
• テキストの流れに基づいて表を抽出します。
• 簡単な表や、行や列が明確に分かれている場合に効果的です。

latticeモードの特徴

• 罫線のある表に適しています。
• 罫線を利用して表の構造を認識します。
• 複雑な表や、罫線が明確に存在する場合に効果的です。

抽出結果の確認方法

抽出した表は、tablesオブジェクトに格納されます。

これを使って、抽出結果を確認することができます。

tablesオブジェクトの構造

tablesオブジェクトは、抽出された表のリストです。

各表はTableオブジェクトとして格納されており、以下のようにアクセスできます。

# 最初の表にアクセス
first_table = tables[0]

表データの表示と保存

抽出した表データは、簡単に表示したり、ファイルに保存したりできます。

以下は、表データを表示し、CSV形式で保存する例です。

# 表データの表示
print(first_table.df)
# CSV形式で保存
first_table.to_csv("output.csv")

このようにして、Camelotを使ってPDFファイルから表を抽出し、データを確認・保存することができます。

Camelotのオプション設定

Camelotでは、表の抽出精度を向上させるためにさまざまなオプションを設定できます。

これにより、特定のニーズに応じたデータ抽出が可能になります。

ページ指定オプション

read_pdfメソッドでは、特定のページを指定して表を抽出することができます。

pagesオプションを使用して、抽出したいページを指定します。

以下はその例です。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", pages="1,2")  # 1ページ目と2ページ目を抽出

このように、ページ番号をカンマで区切ることで、複数ページを指定することができます。

また、範囲を指定することも可能です。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", pages="1-3")  # 1ページ目から3ページ目を抽出

テーブル領域の指定

特定の領域から表を抽出したい場合、table_areasオプションを使用して、抽出する領域を指定できます。

領域は、左下と右上の座標で指定します。

以下はその例です。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", table_areas=["x1,y1,x2,y2"])

ここで、x1,y1は左下の座標、x2,y2は右上の座標です。

これにより、指定した領域内の表のみを抽出することができます。

精度を高めるためのパラメータ調整

Camelotでは、抽出精度を向上させるためにいくつかのオプションを調整できます。

以下に主要なオプションを紹介します。

table_areasオプションの使い方

table_areasオプションを使用することで、特定の領域から表を抽出できます。

複数の領域を指定することも可能です。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", table_areas=["x1,y1,x2,y2", "x3,y3,x4,y4"])

このように、複数の領域をリスト形式で指定することで、異なる位置にある表を同時に抽出できます。

split_textオプションの使い方

split_textオプションは、テキストを行ごとに分割するかどうかを指定します。

デフォルトはFalseですが、Trueに設定することで、行内のテキストを分割して抽出します。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", split_text=True)

このオプションを使用することで、特に複雑な表の抽出精度が向上する場合があります。

strip_textオプションの使い方

strip_textオプションは、抽出したテキストから特定の文字を削除するために使用します。

例えば、空白や特定の記号を削除したい場合に便利です。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", strip_text=" \n\t")

このように、strip_textオプションを使うことで、不要な文字を取り除き、よりクリーンなデータを得ることができます。

これらのオプションを適切に設定することで、Camelotを使った表の抽出精度を大幅に向上させることができます。

抽出したデータの操作

Camelotを使用して抽出したデータは、さまざまな形式に変換して保存することができます。

また、Pandasデータフレームに変換することで、データ分析や処理が容易になります。

以下では、これらの操作について詳しく解説します。

データの変換と保存

抽出した表データは、CSV、Excel、JSONなどの形式で保存できます。

これにより、他のアプリケーションでの利用が可能になります。

CSV形式での保存

CSV形式は、データをカンマ区切りで保存する一般的な形式です。

以下のコードで、抽出した表をCSVファイルとして保存できます。

# 最初の表をCSV形式で保存
first_table.to_csv("output.csv")

このコードを実行すると、output.csvというファイルが作成され、表データが保存されます。

Excel形式での保存

Excel形式で保存する場合は、to_excelメソッドを使用します。

以下のように記述します。

# 最初の表をExcel形式で保存
first_table.to_excel("output.xlsx")

このコードを実行すると、output.xlsxというExcelファイルが作成され、表データが保存されます。

JSON形式での保存

JSON形式は、データを構造化して保存するための形式です。

以下のコードで、抽出した表をJSONファイルとして保存できます。

# 最初の表をJSON形式で保存
first_table.to_json("output.json")

このコードを実行すると、output.jsonというファイルが作成され、表データが保存されます。

Pandasデータフレームへの変換

Camelotで抽出した表は、Pandasデータフレームに簡単に変換できます。

これにより、データ分析や操作が容易になります。

以下のコードで、最初の表をデータフレームに変換します。

import pandas as pd
# 最初の表をPandasデータフレームに変換
df = first_table.df
print(df)

このコードを実行すると、抽出した表データがPandasデータフレームとして表示されます。

Pandasの機能を利用して、データのフィルタリングや集計などが可能になります。

複数ページのPDFからの表抽出

Camelotを使用して、複数ページのPDFから表を一度に抽出することもできます。

以下のコードでは、1ページ目から3ページ目までの表を抽出します。

# 複数ページから表を抽出
tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", pages="1-3")
# 各ページの表をCSV形式で保存
for i, table in enumerate(tables):
    table.to_csv(f"output_page_{i + 1}.csv")

このコードを実行すると、1ページ目から3ページ目までの表がそれぞれoutput_page_1.csv、output_page_2.csv、output_page_3.csvとして保存されます。

これにより、複数ページのPDFから効率的にデータを抽出し、保存することができます。

Camelotのエラーハンドリング

Camelotを使用してPDFから表を抽出する際、時には期待通りにデータが抽出されないことがあります。

ここでは、一般的なエラーの対処法や、抽出精度を向上させるための方法について解説します。

表が正しく抽出されない場合の対処法

表が正しく抽出されない場合、以下の点を確認し、対処することが重要です。

• PDFの品質: スキャンされたPDFや低解像度のPDFは、抽出精度に影響を与えることがあります。

高品質なPDFを使用することをお勧めします。

• モードの選択: streamモードとlatticeモードのどちらが適切かを見極め、必要に応じて切り替えます。

罫線の有無に応じて使い分けることが重要です。

• ページ指定: 抽出したい表が含まれているページを正しく指定しているか確認します。

pagesオプションを見直しましょう。

罫線がない表の抽出精度を上げる方法

罫線がない表を抽出する場合、streamモードを使用しますが、以下の方法で精度を向上させることができます。

• split_textオプションの利用: テキストを行ごとに分割することで、行内のデータをより正確に抽出できます。

以下のように設定します。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", flavor="stream", split_text=True)

• strip_textオプションの利用: 不要な空白や改行を削除することで、データの整合性を高めます。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", flavor="stream", strip_text=" \n\t")

罫線がある表の抽出精度を上げる方法

罫線がある表を抽出する場合、latticeモードを使用します。

以下の方法で精度を向上させることができます。

• table_areasオプションの利用: 抽出したい表の領域を明示的に指定することで、精度を向上させることができます。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", flavor="lattice", table_areas=["x1,y1,x2,y2"])

• PDFの解像度を確認: 罫線が薄い場合や不明瞭な場合、PDFの解像度を上げることで、抽出精度が向上することがあります。

PDFの形式による制約と回避策

PDFの形式によっては、Camelotが正しくデータを抽出できない場合があります。

以下の制約と回避策を考慮してください。

• スキャンされたPDF: スキャンされたPDFは、画像として保存されているため、Camelotでは直接抽出できません。

この場合、OCR(光学式文字認識)ツールを使用してテキストを抽出し、その後Camelotで処理する必要があります。

• 暗号化されたPDF: パスワードで保護されたPDFは、Camelotで読み込むことができません。

事前にパスワードを解除する必要があります。

• 複雑なレイアウト: 複雑なレイアウトのPDFでは、表が正しく認識されないことがあります。

この場合、手動でtable_areasを指定するか、PDFを別の形式に変換してから抽出を試みることが有効です。

これらの対策を講じることで、Camelotを使用したPDFからの表抽出の精度を向上させることができます。

応用例

Camelotを使用することで、PDFからの表抽出をさまざまな方法で応用できます。

以下では、具体的な応用例をいくつか紹介します。

複数のPDFファイルから一括で表を抽出する

複数のPDFファイルから一括で表を抽出する場合、ループを使用して各ファイルを処理します。

以下のコードは、指定したディレクトリ内のすべてのPDFファイルから表を抽出し、CSV形式で保存する例です。

import camelot
import os
# PDFファイルが格納されているディレクトリ
directory = "pdf_files"
# ディレクトリ内のすべてのPDFファイルを処理
for filename in os.listdir(directory):
    if filename.endswith(".pdf"):
        file_path = os.path.join(directory, filename)
        tables = camelot.read_pdf(file_path)
        for i, table in enumerate(tables):
            table.to_csv(f"{filename}_table_{i + 1}.csv")

このコードを実行すると、各PDFファイルから抽出した表がそれぞれのCSVファイルとして保存されます。

特定のページからのみ表を抽出する

特定のページからのみ表を抽出したい場合、pagesオプションを使用します。

以下のコードは、1ページ目と3ページ目から表を抽出する例です。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", pages="1,3")

このように指定することで、必要なページだけを抽出することができます。

複数のテーブルを一つのデータにまとめる

複数のテーブルを一つのデータフレームにまとめる場合、Pandasを使用して結合します。

以下のコードは、複数のテーブルを一つのデータフレームにまとめる例です。

import pandas as pd
# 複数のテーブルを抽出
tables = camelot.read_pdf("sample.pdf")
# 各テーブルをデータフレームに変換し、リストに格納
dfs = [table.df for table in tables]
# データフレームを結合
combined_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
print(combined_df)

このコードを実行すると、すべてのテーブルが一つのデータフレームにまとめられます。

PDFの特定の領域から表を抽出する

特定の領域から表を抽出する場合、table_areasオプションを使用します。

以下のコードは、指定した領域から表を抽出する例です。

tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", table_areas=["x1,y1,x2,y2"])

ここで、x1,y1は左下の座標、x2,y2は右上の座標です。

このように指定することで、特定の領域内の表を抽出できます。

抽出したデータを自動処理するワークフローの構築

Camelotを使用して抽出したデータを自動的に処理するワークフローを構築することも可能です。

以下は、抽出したデータをCSV形式で保存し、その後Pandasを使用してデータ分析を行う例です。

import camelot
import pandas as pd
# PDFから表を抽出
tables = camelot.read_pdf("sample.pdf")
# 抽出した表をCSV形式で保存
for i, table in enumerate(tables):
    table.to_csv(f"output_table_{i + 1}.csv")
# 最初の表をデータフレームに変換
df = tables[0].df
# データ分析の例: 列の平均を計算
df.columns = ['Column1', 'Column2']  # 列名を設定
df['Column2'] = pd.to_numeric(df['Column2'], errors='coerce')  # 数値に変換
average = df['Column2'].mean()
print(f"Column2の平均: {average}")

このように、Camelotを使用して抽出したデータを自動的に処理するワークフローを構築することで、効率的なデータ分析が可能になります。

まとめ

この記事では、PythonのCamelotライブラリを使用してPDF内の表を抽出する方法について詳しく解説しました。

Camelotの基本的な使い方から、オプション設定、データの操作、エラーハンドリング、さらには応用例に至るまで、幅広くカバーしています。

これを機に、PDFからのデータ抽出を効率化し、さまざまなプロジェクトに活用してみてください。