如何从 python 文件夹中的 pdf 中提取文本并将它们保存在数据框中?

How to extract text from pdfs in folders with python and save them in dataframe?

我有很多文件夹,每个文件夹都有几个 pdf 文件(还有其他文件类型,如 .xlsx 或 .doc)。我的目标是为每个文件夹提取 pdf 文本并创建一个数据框,其中每条记录都是“文件夹名称”,每列以字符串形式表示该文件夹中每个 pdf 文件的文本内容。

我设法使用 tika 包(下面的代码)从一个 pdf 文件中提取文本。但不能循环迭代文件夹或其他文件夹中的其他 pdf,从而构建结构化数据框。

# import parser object from tike 
from tika import parser   
  
# opening pdf file 
parsed_pdf = parser.from_file("ducument_1.pdf") 
  
# saving content of pdf 
# you can also bring text only, by parsed_pdf['text']  
# parsed_pdf['content'] returns string  
data = parsed_pdf['content']  
  
# Printing of content  
print(data) 
  
# <class 'str'> 
print(type(data))

所需的输出应如下所示:

Folder_Name pdf1 pdf2
17534 text of the pdf1 text of the pdf 2
63546 text of the pdf1 text of the pdf1
26374 text of the pdf1 -

在 unix 上获得所有 pdf 的列表非常容易。

import os

# saves all pdf in a string.
a = os.popen("du -a|awk '{print }'|grep '.*\.pdf$'").read()[2:-1]
print(a)

在我的电脑上输出是:

[luca@artix tmp]$ python3 forum.py
a.pdf
./foo/test.pdf

你可以做类似的事情

for line in a.split('\n'):
    print(line, line.split('/'))

你会知道pdf的文件夹。希望对你有所帮助

如果要查找目录及其子目录中的所有 PDF,可以使用 os.listdirglob,请参阅 Recursive sub folder search and return files in a list python。我选择了稍微长一点的表格,这样初学者更容易理解正在发生的事情

然后,对于每个文件,调用 Apache Tika,并保存到 Pandas DataFrame

的下一行
#!/usr/bin/python3

import os, glob
from tika import parser 
from pandas import DataFrame

# What file extension to find, and where to look from
ext = "*.pdf"
PATH = "."

# Find all the files with that extension
files = []
for dirpath, dirnames, filenames in os.walk(PATH):
    files += glob.glob(os.path.join(dirpath, ext))

# Create a Pandas Dataframe to hold the filenames and the text
df = DataFrame(columns=("filename","text"))

# Process each file in turn, parsing with Tika and storing in the dataframe
for idx, filename in enumerate(files):
   data = parser.from_file(filename)
   text = data["content"]
   df.loc[idx] = [filename, text]

# For debugging, print what we found
print(df)