r - 有效地使用 pdftools 包中的 pdf_data 函数

Question

最终目标是使用 pdftools 包有效地浏览一千页 pdf 文档，以一致且安全地生成可用的数据框/小标题。我曾尝试使用 tabulizer 包和 pdf_text 函数，但结果不一致。因此，开始通过pdf_data()我更喜欢的功能工作。

对于那些不熟悉 pdf_data 函数的人，它将pdf页面转换为坐标网格，0,0坐标位于页面的左上角。因此，通过排列 x,y 坐标，然后将文档旋转为宽格式，所有信息都会像在页面上一样显示，只有 NA 用于空格

这是一个使用熟悉的 mtcars 数据集的简单示例。

library(pdftools)
library(tidyverse)
library(janitor)

pdf_file <- "https://github.com/ropensci/tabulizer/raw/master/inst/examples/data.pdf"

mtcars_pdf_df <- pdf_data(pdf_file)[[1]]

mtcars_pdf_df%>%
  arrange(x, y)%>%
  pivot_wider(id_cols = y, names_from = x, values_from = text)%>%
  unite(col = Car_type, `154`:`215`, sep = " ", remove = TRUE,  na.rm = TRUE)%>%
  arrange(y)%>%
  rename("Page Number" = `303`)%>%
  unite(col =  mpg, `253`:`254`, sep = "", remove = TRUE, na.rm = TRUE)%>%
  unite(col = cyl, `283` : `291` , sep = "", remove = TRUE, na.rm = TRUE)%>%
  unite(col = disp, `308` : `313`, sep = "", remove = TRUE, na.rm = TRUE)

最好不要使用十几个联合函数来重命名各个列。我曾经使用 janitor 包row_to_names()函数将第 1 行转换为列名，效果很好，但也许有人有更好的想法？

中心问题；通过合并多个列或移动列以使 NA 被相邻列填充，从数据集中删除 NA。

我正在努力提高效率。可以使用 purrr 包吗？任何有助于提高此过程效率的帮助将不胜感激。

我对pdf_data()函数的唯一信息来自这里...... https://ropensci.org/technotes/2018/12/14/pdftools-20/ 任何额外的资源也将不胜感激（除了pdftools包帮助文档/文献）。

感谢大家！我希望这也有助于其他人使用pdf_data():)

score 5 · Accepted Answer

如果您知道 PDF 是一个相当整洁的表格，那么这是一种可能会被推广的方法......

library(pdftools)
library(tidyverse)

pdf_file <- "https://github.com/ropensci/tabulizer/raw/master/inst/examples/data.pdf"

df <- pdf_data(pdf_file)[[1]]

df <- df %>% mutate(x = round(x/3),        #reduce resolution to minimise inconsistent coordinates
                    y = round(y/3)) %>% 
  arrange(y, x) %>%                        #sort in reading order
  mutate(group = cumsum(!lag(space, default = 0))) %>%  #identify text with spaces and paste
  group_by(group) %>% 
  summarise(x = first(x),
            y = first(y),
            text = paste(text, collapse = " ")) %>% 
  group_by(y) %>% 
  mutate(colno = row_number()) %>%         #add column numbers for table data 
  ungroup() %>% 
  select(text, colno, y) %>% 
  pivot_wider(names_from = colno, values_from = text) %>% #pivot into table format
  select(-y) %>% 
  set_names(c("car", .[1,-ncol(.)])) %>%   #shift names from first row
  slice(-1, -nrow(.)) %>%                  #remove names row and page number row
  mutate_at(-1, as.numeric)

df
# A tibble: 32 x 12
   car                 mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
   <chr>             <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 Mazda RX4          21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
 2 Mazda RX4 Wag      21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
 3 Datsun 710         22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
 4 Hornet 4 Drive     21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
 5 Hornet Sportabout  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
 6 Valiant            18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
 7 Duster 360         14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
 8 Merc 240D          24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
 9 Merc 230           22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
10 Merc 280           19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
# ... with 22 more rows

score 1 · Accepted Answer

我将在这里提供部分解决方案，但请允许我先给您一些背景信息。

我目前正在使用 R 绑定从头开始用 C++ 编写 pdf 文本/表格提取包，这需要数月和数千行代码。我开始写它来做你想做的事：可靠地从 pdf 中提取表格数据。我已经达到了可以快速可靠地从 pdf 文档中提取文本的程度，以及每个文本元素的相关位置和字体（类似于 pdftools）。

我认为读取外部参照、处理加密、编写 deflate 解压缩器、解析字典、标记和读取页面描述程序的技术部分将是真正的挑战，而找出提取表格数据的通用算法只是一个细节我会在最后弄清楚。

让我告诉你，我被困住了。我可以向你保证，没有简单的、通用的解析函数可以用几行 R 语言编写来可靠地从 pdf 中提取表格数据。

据我所知，您有三个选择：

坚持使用您知道确切布局的文档
编写一个带有过滤器参数的函数，您可以旋转并检查结果
使用非常复杂的/AI 解决方案来获得非常好的（尽管从未完美）可靠性

对于您提供的 pdf 示例，类似以下内容的效果相当好。它属于“旋转参数”类别，根据文本元素的 x 和 y 坐标的密度函数将文本切割成列和行。

可以对其进行大量改进以对其进行概括，但这会增加很多复杂性，并且必须在大量文档上进行测试

tabulize <- function(pdf_df, filter = 0.01)
{
  xd <- density(pdf_df$x, filter)
  yd <- density(pdf_df$y, filter)
  pdf_df$col <- as.numeric(cut(pdf_df$x, c(xd$x[xd$y > .5] - 2, max(xd$x) + 3)))
  pdf_df$row <- as.numeric(cut(pdf_df$y, c(yd$x[yd$y > .5] - 2, max(yd$x) + 3)))
  pdf_df %<>% group_by(row, col) %>% summarise(label = paste(text, collapse = " "))
  res <- matrix(rep("", max(pdf_df$col) * max(pdf_df$row)), nrow = max(pdf_df$row))
  for(i in 1:nrow(pdf_df)) res[pdf_df$row[i], pdf_df$col[i]] <- pdf_df$label[i]
  res <- res[which(apply(r, 1, paste, collapse = "") != ""), ]
  res <- res[,which(apply(r, 2, paste, collapse = "") != "")]
  as.data.frame(res[-1,])
}

这给出了以下结果：

tabulize(mtcars_pdf_df)
#>                     V1   V2  V3    V4  V5   V6    V7    V8 V9 V10 V11 V12
#> 1            Mazda RX4 21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0   1   4   4
#> 2        Mazda RX4 Wag 21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0   1   4   4
#> 3           Datsun 710 22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1   1   4   1
#> 4       Hornet 4 Drive 21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1   0   3   1
#> 5    Hornet Sportabout 18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0   0   3   2
#> 6              Valiant 18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1   0   3   1
#> 7           Duster 360 14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0   0   3   4
#> 8            Merc 240D 24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1   0   4   2
#> 9             Merc 230 22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1   0   4   2
#> 10            Merc 280 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1   0   4   4
#> 11           Merc 280C 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1   0   4   4
#> 12          Merc 450SE 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0   0   3   3
#> 13          Merc 450SL 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0   0   3   3
#> 14         Merc 450SLC 15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0   0   3   3
#> 15  Cadillac Fleetwood 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0   0   3   4
#> 16 Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0   0   3   4
#> 17   Chrysler Imperial 14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0   0   3   4
#> 18            Fiat 128 32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1   1   4   1
#> 19         Honda Civic 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1   1   4   2
#> 20      Toyota Corolla 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1   1   4   1
#> 21       Toyota Corona 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1   0   3   1
#> 22    Dodge Challenger 15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0   0   3   2
#> 23         AMC Javelin 15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0   0   3   2
#> 24          Camaro Z28 13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0   0   3   4
#> 25    Pontiac Firebird 19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0   0   3   2
#> 26           Fiat X1-9 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1   1   4   1
#> 27       Porsche 914-2 26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0   1   5   2
#> 28        Lotus Europa 30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1   1   5   2
#> 29      Ford Pantera L 15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0   1   5   4
#> 30        Ferrari Dino 19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0   1   5   6
#> 31       Maserati Bora 15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0   1   5   8
#> 32          Volvo 142E 21.4 4 1 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1   1   4   2

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