[Python] PDFから表を抽出する方法

PythonでPDFから表を抽出するには、主に Tabula や Camelot などのライブラリを使用します。

TabulaはJavaに依存しており、PDF内の表を簡単にDataFrame形式で抽出できます。

CamelotはPDFのレイアウトに基づいて表を検出し、より細かい制御が可能です。

これらのライブラリを使う際は、まずPDFファイルを読み込み、表を抽出し、必要に応じてCSVやExcel形式に変換することが一般的です。

PDFから表を抽出するためのライブラリ

PDFから表を抽出するためには、いくつかのライブラリが存在します。

ここでは、特に人気のある Tabula と Camelot 、そして PyPDF2 や pdfplumber との違いについて解説します。

これらのライブラリを使うことで、PDF内の表データを効率的に取得することが可能です。

Tabulaとは

Tabulaは、Javaで書かれたオープンソースのツールで、PDFから表を抽出するためのライブラリです。

Pythonからも利用できるように、tabula-pyというラッパーが提供されています。

Tabulaは、特にシンプルな表の抽出に強みを持っています。

Camelotとは

Camelotは、Python専用のPDF表抽出ライブラリで、特に複雑な表の抽出に優れています。

Camelotは、PDFの構造を解析し、表の位置や形式を認識することで、より正確なデータ抽出を実現します。

pandasと連携することで、抽出したデータをDataFrameとして扱うことができます。

PyPDF2やpdfplumberとの違い

各ライブラリのメリット・デメリット

これらのライブラリを使い分けることで、PDFからの表データ抽出を効率的に行うことができます。

用途に応じて最適なライブラリを選択しましょう。

Tabulaを使ったPDFからの表抽出

Tabulaを使用することで、PDFから簡単に表を抽出することができます。

以下では、Tabulaのインストール方法や基本的な使い方、さまざまな抽出方法について詳しく解説します。

Tabulaのインストール方法

Tabulaを使用するためには、まずtabula-pyライブラリをインストールする必要があります。

以下のコマンドを実行してインストールします。

pip install tabula-py

TabulaはJavaに依存しているため、Java Runtime Environment (JRE)もインストールしておく必要があります。

基本的な使い方

Tabulaを使ってPDFから表を抽出する基本的なコードは以下の通りです。

import tabula
# PDFファイルから表を抽出
tables = tabula.read_pdf("sample.pdf", pages="all")
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table)

このコードでは、sample.pdfというPDFファイルからすべてのページの表を抽出し、各表を表示します。

PDFから表を抽出してCSVに変換する方法

抽出した表をCSVファイルに保存することも可能です。

以下のコードを使用します。

import tabula
# PDFファイルから表を抽出
tables = tabula.read_pdf("sample.pdf", pages="all")
# 抽出した表をCSVに保存
for i, table in enumerate(tables):
    table.to_csv(f"table_{i}.csv", index=False)

このコードでは、抽出した各表をtable_0.csv, table_1.csvのように保存します。

複数ページのPDFから表を抽出する方法

複数ページのPDFから表を抽出する場合、pages引数にページ番号を指定します。

以下の例では、1ページ目と3ページ目から表を抽出します。

import tabula
# 1ページ目と3ページ目から表を抽出
tables = tabula.read_pdf("sample.pdf", pages="1,3")
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table)

特定のページや領域を指定して表を抽出する方法

特定のページや領域を指定して表を抽出することもできます。

以下のコードでは、2ページ目の特定の領域を指定しています。

import tabula
# 特定のページと領域を指定して表を抽出
tables = tabula.read_pdf("sample.pdf", pages=2, area=(100, 50, 500, 400))
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table)

area引数には、抽出したい領域の座標を指定します。

座標は、上、左、下、右の順で指定します。

Tabulaのエラー対処法

Tabulaを使用する際に発生する一般的なエラーとその対処法は以下の通りです。

これらの対処法を参考にして、エラーを解決しながらTabulaを活用していきましょう。

Camelotを使ったPDFからの表抽出

Camelotは、PythonでPDFから表を抽出するための強力なライブラリです。

ここでは、Camelotのインストール方法や基本的な使い方、さまざまな抽出方法について詳しく解説します。

Camelotのインストール方法

Camelotを使用するためには、まずcamelot-pyライブラリをインストールします。

以下のコマンドを実行してインストールします。

pip install camelot-py[cv]

[cv]オプションを指定することで、OpenCVを使用した表抽出機能が有効になります。

これにより、より高精度な抽出が可能になります。

基本的な使い方

Camelotを使ってPDFから表を抽出する基本的なコードは以下の通りです。

import camelot
# PDFファイルから表を抽出
tables = camelot.read_pdf("sample.pdf")
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table.df)  # DataFrame形式で表示

このコードでは、sample.pdfというPDFファイルから表を抽出し、各表をDataFrame形式で表示します。

PDFから表を抽出してDataFrameに変換する方法

Camelotでは、抽出した表を直接DataFrameとして扱うことができます。

以下のコードを使用します。

import camelot
# PDFファイルから表を抽出
tables = camelot.read_pdf("sample.pdf")
# 最初の表をDataFrameに変換
df = tables[0].df
# DataFrameを表示
print(df)

このコードでは、最初の表をDataFrameとして取得し、表示します。

複数ページのPDFから表を抽出する方法

複数ページのPDFから表を抽出する場合、pages引数にページ番号を指定します。

以下の例では、1ページ目と3ページ目から表を抽出します。

import camelot
# 1ページ目と3ページ目から表を抽出
tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", pages="1,3")
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table.df)

表の精度を向上させるための設定

Camelotでは、表の精度を向上させるためにいくつかの設定を行うことができます。

以下のコードでは、flavor引数を使用して、streamモードを指定しています。

import camelot
# PDFファイルから表を抽出(streamモード)
tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", flavor='stream')
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table.df)

flavor引数には、streamまたはlatticeを指定できます。

streamはテキストの流れに基づいて表を抽出し、latticeは線に基づいて表を抽出します。

PDFの内容に応じて使い分けましょう。

Camelotのエラー対処法

Camelotを使用する際に発生する一般的なエラーとその対処法は以下の通りです。

これらの対処法を参考にして、エラーを解決しながらCamelotを活用していきましょう。

PDFの構造に応じた表抽出の工夫

PDFから表を抽出する際には、PDFの構造によってさまざまな工夫が必要です。

ここでは、特定の状況に応じた表抽出の方法について解説します。

表が画像として埋め込まれている場合の対処法

PDF内の表が画像として埋め込まれている場合、通常のテキスト抽出ライブラリでは表を認識できません。

この場合、OCR(光学式文字認識)技術を使用する必要があります。

以下の手順で対処できます。

1. PDFを画像に変換: pdf2imageライブラリを使用してPDFを画像に変換します。
2. OCRを実行: pytesseractを使用して画像からテキストを抽出します。

以下は、これらの手順を実行するサンプルコードです。

from pdf2image import convert_from_path
import pytesseract
# PDFを画像に変換
images = convert_from_path("sample.pdf")
# 画像からテキストを抽出
for image in images:
    text = pytesseract.image_to_string(image, lang='jpn')
    print(text)

この方法で、画像として埋め込まれた表のデータを抽出することができます。

複雑なレイアウトのPDFから表を抽出する方法

複雑なレイアウトのPDFから表を抽出する場合、Camelotのflavor引数をlatticeに設定することで、線に基づいて表を抽出することができます。

以下のコードを参考にしてください。

import camelot
# 複雑なレイアウトのPDFから表を抽出
tables = camelot.read_pdf("complex_layout.pdf", flavor='lattice')
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table.df)

この方法で、複雑なレイアウトのPDFからも正確に表を抽出することが可能です。

表が複数のページにまたがる場合の処理

表が複数のページにまたがる場合、CamelotやTabulaのpages引数を使用して、必要なページを指定して抽出します。

以下は、複数ページから表を抽出する例です。

import camelot
# 複数ページから表を抽出
tables = camelot.read_pdf("multi_page_table.pdf", pages="1-3")
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table.df)

このコードでは、1ページ目から3ページ目までの表を抽出します。

必要に応じて、ページ範囲を調整してください。

表のセルが結合されている場合の処理

表のセルが結合されている場合、通常の抽出方法では正しくデータを取得できないことがあります。

この場合、Camelotのsplit_textオプションを使用して、結合セルを適切に処理することができます。

以下のコードを参考にしてください。

import camelot
# 結合セルを含む表を抽出
tables = camelot.read_pdf("merged_cells.pdf", flavor='lattice', split_text=True)
# 抽出した表を表示
for table in tables:
    print(table.df)

split_text=Trueを指定することで、結合セルを適切に分割して抽出することができます。

これにより、データの整合性を保ちながら表を取得できます。

これらの工夫を活用することで、さまざまなPDF構造に対応した表抽出が可能になります。

PDFから抽出した表の後処理

PDFから抽出した表データは、そのままでは使いにくい場合があります。

ここでは、Pandasを使ったデータの整形や保存方法、データの欠損値や不整合の処理、複数の表の結合・分割方法について解説します。

Pandasを使ったデータの整形

Pandasを使用することで、抽出した表データを簡単に整形できます。

以下は、列名の変更や不要な列の削除を行うサンプルコードです。

import pandas as pd
# 抽出した表をDataFrameとして読み込む
df = pd.DataFrame({
    '列1': [1, 2, 3],
    '列2': ['A', 'B', 'C'],
    '列3': [10.5, 20.5, 30.5]
})
# 列名を変更
df.columns = ['ID', 'Name', 'Value']
# 不要な列を削除
df = df.drop(columns=['Value'])
# 整形したDataFrameを表示
print(df)

このコードでは、列名を変更し、不要な列を削除しています。

整形後のDataFrameは、分析や可視化に適した形になります。

抽出した表をExcelやCSVに保存する方法

整形したデータをExcelやCSVファイルに保存することも簡単です。

以下のコードでは、DataFrameをCSVファイルとして保存する方法を示します。

# DataFrameをCSVファイルに保存
df.to_csv("output.csv", index=False)
# DataFrameをExcelファイルに保存
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

このコードでは、output.csvとoutput.xlsxというファイル名で保存しています。

index=Falseを指定することで、インデックス列を保存しないようにしています。

データの欠損値や不整合の処理

抽出したデータには、欠損値や不整合が含まれていることがあります。

Pandasを使ってこれらを処理する方法は以下の通りです。

# 欠損値を確認
print(df.isnull().sum())
# 欠損値を特定の値で埋める
df.fillna(0, inplace=True)
# 不整合なデータを削除
df = df[df['ID'] > 0]
# 処理後のDataFrameを表示
print(df)

このコードでは、欠損値を0で埋め、不整合なデータ(IDが0以下の行)を削除しています。

データの整合性を保つために、適切な処理を行いましょう。

複数の表を結合・分割する方法

複数の表を結合したり、分割したりすることもPandasで簡単に行えます。

以下は、2つのDataFrameを結合する例です。

# 2つのDataFrameを作成
df1 = pd.DataFrame({'ID': [1, 2], 'Name': ['A', 'B']})
df2 = pd.DataFrame({'ID': [3, 4], 'Name': ['C', 'D']})
# DataFrameを結合
df_combined = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
# 結合したDataFrameを表示
print(df_combined)

このコードでは、pd.concatを使用して2つのDataFrameを結合しています。

ignore_index=Trueを指定することで、インデックスを再設定しています。

分割する場合は、ilocやlocを使用して特定の行や列を選択することができます。

以下は、特定の列を選択して新しいDataFrameを作成する例です。

# 特定の列を選択して新しいDataFrameを作成
df_split = df[['ID', 'Name']]
# 分割したDataFrameを表示
print(df_split)

これにより、必要なデータだけを抽出して新しいDataFrameを作成することができます。

これらの後処理を行うことで、PDFから抽出した表データをより使いやすく、分析しやすい形に整えることができます。

応用例：PDFからの表抽出を自動化する

PDFからの表抽出を自動化することで、効率的にデータを収集し、分析に活用することができます。

ここでは、複数のPDFファイルからの一括抽出、定期的な更新に対応した自動抽出、抽出したデータのデータベースへの保存方法について解説します。

複数のPDFファイルから一括で表を抽出する方法

複数のPDFファイルから一括で表を抽出するには、Pythonのosモジュールを使用してディレクトリ内のPDFファイルを取得し、ループ処理で表を抽出します。

以下はそのサンプルコードです。

import os
import camelot
# PDFファイルが格納されているディレクトリ
pdf_directory = "pdf_files"
# ディレクトリ内のPDFファイルを取得
pdf_files = [f for f in os.listdir(pdf_directory) if f.endswith('.pdf')]
# 各PDFファイルから表を抽出
for pdf_file in pdf_files:
    file_path = os.path.join(pdf_directory, pdf_file)
    tables = camelot.read_pdf(file_path, pages='all')
    
    # 抽出した表をCSVに保存
    for i, table in enumerate(tables):
        table.to_csv(f"{pdf_file}_table_{i}.csv", index=False)

このコードでは、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、それぞれの表をCSVファイルとして保存します。

定期的に更新されるPDFから自動で表を抽出する方法

定期的に更新されるPDFから自動で表を抽出するには、スケジューラーを使用して定期的にスクリプトを実行します。

Pythonではscheduleライブラリを使って簡単にスケジュールを設定できます。

以下はその例です。

import schedule
import time
import camelot
def extract_tables():
    pdf_file = "updated_file.pdf"
    tables = camelot.read_pdf(pdf_file, pages='all')
    
    for i, table in enumerate(tables):
        table.to_csv(f"updated_table_{i}.csv", index=False)
    print("表の抽出が完了しました。")
# 1時間ごとに表を抽出するスケジュールを設定
schedule.every(1).hours.do(extract_tables)
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

このコードでは、1時間ごとに指定したPDFファイルから表を抽出し、CSVファイルとして保存します。

スケジュールの設定は、必要に応じて変更できます。

PDFから抽出したデータをデータベースに保存する方法

抽出したデータをデータベースに保存するには、pandasとSQLAlchemyを使用して簡単に行えます。

以下は、抽出した表をSQLiteデータベースに保存する例です。

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import camelot
# SQLiteデータベースの接続
engine = create_engine('sqlite:///tables.db')
# PDFファイルから表を抽出
tables = camelot.read_pdf("sample.pdf", pages='all')
# 各表をデータベースに保存
for i, table in enumerate(tables):
    df = table.df
    df.to_sql(f'table_{i}', con=engine, if_exists='replace', index=False)
print("データベースへの保存が完了しました。")

このコードでは、sample.pdfから抽出した各表をSQLiteデータベースに保存しています。

if_exists='replace'を指定することで、同名のテーブルが存在する場合は上書きされます。

これらの自動化手法を活用することで、PDFからの表抽出を効率的に行い、データ分析や報告書作成に役立てることができます。

まとめ

この記事では、PDFから表を抽出するためのさまざまな方法やライブラリについて詳しく解説しました。

特に、TabulaやCamelotを使用した具体的な手法や、PDFの構造に応じた工夫、抽出後のデータ処理についても触れました。

これらの情報を活用することで、PDFからのデータ抽出をより効率的に行うことが可能になります。

ぜひ、実際のプロジェクトにこれらの技術を取り入れて、データ収集や分析の精度を向上させてみてください。