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目录
一、Python处理Excel
- Python处理Excel的好处
1.批量操作：当要处理众多Excel文件时，例如出现重复性的手工劳动，那么使用Python就可以实现批量扫描文件、自动化进行处理，利用代码代替手工重复劳动，实现自动化，是Python第一个比Excel强大的地方
2.大型文件，当Excel文件超过几十兆、甚至上百兆时，打开文件很慢、处理文件更加慢，这时候若使用Python，会发现处理几十兆、几百兆甚至几GB都是没有问题的
3.当使用Excel进行复杂的计算时，会使用VBA，但是VBA本身是过时并且复杂的语言，Python是当前最简单且容易实现的一门语言，用Python能够处理比VBA难度更高的业务逻辑
4.Python是通用语言，不仅可以处理Excel，使用Python就可以得到很多额外的功能，例如：爬虫、发布网页的Web服务、与数据库进行连接、同时结合word和PPT进行处理、加入定时任务处理、人工智能分析等，各种额外的功能，这是Excel和VBA所不具备的
- Python处理Excel主要有三大类库
1.pandas：是Python领域非常重要的，用于数据分析和可视化的类库，在处理Excel中，90%可以利用pandas类库就可以搞掂，利用pandas就可以读取Excel、处理Excel和输出Excel，但是pandas也有缺点，就是无法做到格式类，例如Excel中合并单元、大量复杂的样式（看起来很精美）的时候，用pandas无法搞掂，此时，依然是使用pandas结合openyxl、xlwings来搞掂需求
2.openpyxl：若电脑上未安装office时，也可以使用openpyxl，这个类型可以运行在linux上，并且也可以实现操作大部分Excel格式和样式的功能，使用它配合pandas，也可以完成大部分场景的需求
3.xlwings：比openyxl更加强大，只能运行在Windows或者Mac系统，并且该系统中必须安装了office才能运行，xlwings的原理，就是基于当前系统已经安装好的office软件，来进行功能的拓展来操作Excel
-
使用pandas的时候，经常会结合其他类库，来完成更加复杂的功能
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requests, bs4：可以完成爬虫的功能
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flask：可以做网页，把表格展示在网页上
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Matplotlib：读取表格后，进行可视化
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sklearn：进行复杂的数据分析时，也可以结合机器学习Sklearn把读取的Excel数据，进行数据分析和机器学习
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Python-docx：也可以结合Python-docx类库，实现Excel和word的互通
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smtplib：也可以使用smtplib，讲Excel数据发送邮件出去
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- 开发环境
操作系统：使用windows, mac都可以
Python版本：系统中需要安装Python3.6以上的版本，Python2已经过期不建议使用，Python3.6以前的版本功能相对弱，最好就是采用Python3.6以上的版本
开发工具：有两个可以选择，jupyter notebook，是个网页编辑器，可以运行Python，常常用于交互性、探索性的开发；pycharm，用于成熟脚本，或者web服务的一些开发；这两个工具可以随意选择
重要类库：xlwings, pandas, matplotlib等
二、提取PDF表格到excel
从PDF文件获取表格中的数据，也是日常办公容易涉及到的一项工作。一个一个复制吧，效率确实太低了。用Python从PDF文档中提取表格数据，并写入Excel文件，灰常灰常高效。上市公司的年报往往包含几百张表格，用它作为例子再合适不过，搞定这个，其他含表格的PDF都是小儿科了。今天以"保利地产年报"为例，这个PDF文档中有321页含有表格，总表格数超过这个数了。
先导入PDF读取模块`pdfplumber`，随便挑一页看下表格数据的结构。如下，我们挑了第4页`pages[3]`来读取其中的表格，并显示。这里读取表格，用到了`extract_tables()`，即默认每页有多个表格。它会将单个表格的数据按行读取存入列表，再将每个表格的所有数据汇总存到一个上一级列表，最后将所有表格的数据汇总到一个大列表。而`extract_table()`方法则只能读一张表，当一个页面有多张表，就默认选第一个，因此会漏掉后面的。而且它们的数据结构也不同，差异如下。
"保利地产年报"第四页如图所示，读取的结果存到列表`table`，显示如下：
python
#观察读取出来的表格的数据结构
import pdfplumber
with pdfplumber.open("保利地产年报.pdf") as p:
page = p.pages[3] #选取第4页(起始页为0)
table = page.extract_tables() #多表格读取，存为嵌套列表
print(table)
python
[[['', '常用词语释义', None, None, None, None, None, ''], ['中国证监会', None, '', '指', '', '', '中国证券监督管理委员会', ''], ['国资委', None, '', '指', '', '', '国务院国有资产监督管理委员会', ''], ['上交所', None, '', '指', '', '上海证券交易所', None, None], ['公司、本公司、保利地产', None, '指', None, None, '保利发展控股集团股份有限公司，原名称保利房\n地产（集团）股份有限公司', None, None], ['报告期、本报告期', None, '', '指', '', '2018年度', None, None], ['元、万元、亿元', None, '', '指', '', '人民币元、人民币万元、人民币亿元', None, None]], [['公司的中文名称', '保利发展控股集团股份有限公司'], ['公司的中文简称', '保利地产'], ['公司的外文名称', 'Poly Developments and Holdings Group Co., Ltd.'], ['公司的外文名称缩写', 'PDH'], ['公司的法定代表人', '宋广菊']], [['', '董事会秘书', '证券事务代表'], ['姓名', '黄海', '尹超'], ['联系地址', '广东省广州市海珠区阅江中路688号保利国际广场北塔33层董事会办公室', None], ['电话', '020-89898833', None], ['传真', '020-89898666-8831', None], ['电子信箱', 'stock@polycn.com', None]], [['公司注册地址', '广州市海珠区阅江中路688号保利国际广场30-33层'], ['公司注册地址的邮政编码', '510308'], ['公司办公地址', '广州市海珠区阅江中路688号保利国际广场北塔30-33层'], ['公司办公地址的邮政编码', '510308'], ['公司网址', 'www.polycn.com；www.gzpoly.com'], ['电子信箱', 'stock@polycn.com']], [['公司选定的信息披露媒体名称', '《中国证券报》、《上海证券报》、《证券时报》'], ['登载年度报告的中国证监会指定网站的网址', 'www.sse.com.cn'], ['公司年度报告备置地点', '公司董事会办公室']]]确保可正常读取表格，以及了解读取出来的表格的数据结构，下面就可以一次性读取出所有表格，并存入Excel文件中了。导入相应模块，然后使用`pdfplumber`打开PDF文件。使用`Workbook()`新建Excel工作簿，然后使用`remove()`将其自带的工作表删除。因为我们想用PDF文件中表格所在的页码给相应的Excel工作表命名，以便二者的编号一致，方便后续查询。所以需要使用`enumerate()`给PDF的页从1开始编号。然后使用`extract_tables()`获取表格数据。
当然，如果当页没有表格，则`extract_tables()`获得的是空值`None`。在后续的操作中，空值会报错，所以加入`if`语句来做个判断。只有当列表`tables`不为空，即里面有货的时候，才建新的Excel表格，并执行后续的写入操作。列表`tables`若为空（即当页没有表格），则直接跳到下一页。
当发现当页有表格后，新建一个Excel表，以"Sheet"加上此时PDF的页码（比如"Sheet3"）命名。在写入数据时，先用一个`for`循环获得单个表格的数据，再用第二个`for`循环获得表格中一行的数据，然后写入Excel表。最后保存数据。由于表格太多，程序运行时间较长，大约需要3分钟。
python
import pdfplumber
from openpyxl import Workbook
with pdfplumber.open("保利地产年报.pdf") as p:
wb = Workbook() #新建excel工作簿
wb.remove(wb.worksheets[0])#删除工作簿自带的工作表
for index,page in enumerate(p.pages,start = 1): #从1开始给所有页编号
tables = page.extract_tables() #读取表格
if tables: #判断是否存在表格，若不存在，则不执行下面的语句
ws = wb.create_sheet(f"Sheet{index}") #新建工作表，表名的编号与表在PDF中的页码一致
for table in tables: #遍历所有列表
for row in table: #遍历列表中的所有子列表，里面保存着行数据
ws.append(row) #写入excel表
wb.save("保利地产年报表格.xlsx")数百个表格就这样潇洒地复制到Excel表格中了。
如果想要指定某个表格，在提取数据的时候指定页码即可。但如果想批量导出大量不同公司的年报的指定表格，则需要使用关键词定位了。还好，无论深圳市场还是上海市场，公司的年报中的标题基本都是唯一的，这给我们用标题做关键词提供了方便。假设我们需要提取公司"主要会计数据"下面的表格，则用关键词"主要会计数据"定位即可。如下以此为例进行操作。
python
import os
import pdfplumber
from openpyxl import Workbook
path='PDF' #文件所在文件夹
files = [path+"\\"+i for i in os.listdir(path)] #获取文件夹下的文件名,并拼接完整路径
key_words = "主要会计数据"
for file in files:
with pdfplumber.open(file) as p:
wb = Workbook() #新建excel工作簿
wb.remove(wb.worksheets[0])#删除工作簿自带的工作表
#获取关键词所在页及下一页的页码
pages_wanted = []
for index,page in enumerate(p.pages): #从0开始给所有页编号
if key_words in page.extract_text():
pages_wanted.append(index)
pages_wanted.append(index+1)
break
#提取指定页码里的表格
for i in pages_wanted:
page = p.pages[i]
tables = page.extract_tables() #读取表格
if tables: #判断是否存在表格，若不存在，则不执行下面的语句
ws = wb.create_sheet(f"Sheet{i+1}") #新建工作表，表名的编号与表在PDF中的页码一致
for table in tables: #遍历所有列表
for row in table: #遍历列表中的所有子列表，里面保存着行数据
ws.append(row) #写入excel表
wb.save("Excel\\{}.xlsx".format(file.split("\\")[1].split(".")[0]))以上，增加了一段获取关键词所在页码及下一页的页码的程序。之所以要获取关键词下一页页码，是因为有些表格会跨页，为了不遗漏数据，宁愿多获取一点。一旦找到关键词所在页，马上用`break`停止`for`循环。后面再遍历`pages_wanted`里面储存的页码，提取表格并写入Excel文件，并保存即可。批量获取的指定内容保存在`Excel`文件夹下。
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