- 本书赞誉
- 前言
- 目标读者
- 不适合阅读本书的读者
- 本书结构
- 什么是数据处理
- 遇到困难怎么办
- 排版约定
- 使用代码示例
- 致谢
- 第 1 章 Python 简介
- 第 2 章 Python 基础
- 第 3 章 供机器读取的数据
- 第 4 章 处理 Excel 文件
- 第 5 章 处理 PDF 文件 以及用 Python 解决问题
- 第 6 章 数据获取与存储
- 第 7 章 数据清洗:研究、匹配与格式化
- 第 8 章 数据清洗:标准化和脚本化
- 第 9 章 数据探索和分析
- 第 10 章 展示数据
- 第 11 章 网页抓取:获取并存储网络数据
- 第 12 章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫
- 第 13 章 应用编程接口
- 第 14 章 自动化和规模化
- 第 15 章 结论
- 附录 A 编程语言对比
- 附录 B 初学者的 Python 学习资源
- 附录 C 学习命令行
- 附录 D 高级 Python 设置
- 附录 E Python 陷阱
- 附录 F IPython 指南
- 附录 G 使用亚马逊网络服务
- 关于作者
- 关于封面
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5.1 尽量不要用 PDF
本章用到的数据与上一章相同,只不过是 PDF 格式的。一般来说,我们不会去寻找难以解析的数据格式,但我们在本书中之所以这么做,是因为你要处理的数据可能并不总是理想中的格式。你可以在本书的 GitHub 仓库(https://github.com/jackiekazil/data-wrangling)中找到本章所用的 PDF 文件。
在开始解析 PDF 数据之前,你需要考虑以下几件事情。
· 你是否尝试寻找其他格式的数据?如果在网上找不到,试试打电话(见 6.4.1 节)或发邮件求助。
· 你是否尝试过从文档中直接复制粘贴数据?有时你可以很方便地在 PDF 文件里选择并复制数据,然后粘贴到电子表格中。但这种做法不一定每次都能奏效,而且也无法规模化(如果有大量文件或页面,你就没法快速完成了)。
如果你不得不处理 PDF 文件的话,需要学习如何用 Python 解析其中的数据。我们来开始学习。
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。

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