多页PDF使用tabula-py读取时出错

Question

我试着读一个多页的PDF文件，它在每一页的相同区域中都包含一个表。 页数可以根据正在读取的文件而改变。在

我正在尝试下面的代码，但它不起作用：

import tabula
df = tabula.read_pdf("dados/nota.pdf", guess=False, stream=True, pages='all', encoding="utf-8", area=(238.00, 32.00, 400.00, 563.00))

返回错误：

^{pr2}$

在read_pdf中，如果我将pages='all'更改为pages=1、pages=2等，则可以正常工作，但我需要指定必须读取所有页面，并且此数字可以根据文件更改。在

有人知道这件事吗？在

编辑：我通过插入多个“tables=True”参数来读取表。现在的代码是：

^{3}$

我得到的结果是：

[     0           1    2             3      4                        5   \
 0     Q  Negociação  C/V  Tipo mercado  Prazo  Especificação do título   
 1   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN              ITAUSAPN N1   
 2   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN       LOCAMERICAON EB NM   
 3   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN       LOCAMERICAON EB NM   
 4   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN            PETRORIOON NM   
 5   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN            PETRORIOON NM   
 6   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN                 SCHULZPN   
 7   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN                 SCHULZPN   
 8   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN           VULCABRASON NM   
 9   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN           VULCABRASON NM   
 10  NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN           VULCABRASON NM   
 11  NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN           VULCABRASON NM   

           6           7    8               9                        10   11  
 0   Obs. (*)  Quantidade  NaN  Preço / Ajuste  Valor Operação / Ajuste  D/C  
 1        NaN         NaN  800           13,84                11.072,00    D  
 2        NaN         NaN  300           17,01                 5.103,00    D  
 3        NaN         NaN  200           17,01                 3.402,00    D  
 4        NaN         NaN  500           18,01                 9.005,00    D  
 5        NaN         NaN  100           18,01                 1.801,00    D  
 6        NaN         NaN  500            8,79                 4.395,00    D  
 7        NaN         NaN  700            8,78                 6.146,00    D  
 8        NaN         NaN  300            7,87                 2.361,00    D  
 9        NaN         NaN  300            7,87                 2.361,00    D  
 10       NaN         NaN  300            7,87                 2.361,00    D  
 11       NaN         NaN  200            7,87                 1.574,00    D  ,
      0           1    2             3      4                        5   \
 0     Q  Negociação  C/V  Tipo mercado  Prazo  Especificação do título   
 1   NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN          LOCAMERICAON NM   
 2   NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN          LOCAMERICAON NM   
 3   NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN          LOCAMERICAON NM   
 4   NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN          LOCAMERICAON NM   
 5   NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN          LOCAMERICAON NM   
 6   NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN            PETRORIOON NM   
 7   NaN   1-BOVESPA    C         VISTA    NaN           VULCABRASON NM   
 8   NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN           VULCABRASON NM   
 9   NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN           VULCABRASON NM   
 10  NaN   1-BOVESPA    V         VISTA    NaN           VULCABRASON NM   

           6           7   8               9                        10  11   12  
 0   Obs. (*)  Quantidade NaN  Preço / Ajuste  Valor Operação / Ajuste NaN  D/C  
 1        NaN         100 NaN           17,20                 1.720,00 NaN    C  
 2        NaN         100 NaN           17,20                 1.720,00 NaN    C  
 3        NaN         100 NaN           17,20                 1.720,00 NaN    C  
 4        NaN         100 NaN           17,20                 1.720,00 NaN    C  
 5        NaN         100 NaN           17,20                 1.720,00 NaN    C  
 6        NaN         600 NaN           18,60                11.160,00 NaN    C  
 7          D       1.100 NaN            7,75                 8.525,00 NaN    D  
 8          D         100 NaN            7,86                   786,00 NaN    C  
 9          D         100 NaN            7,86                   786,00 NaN    C  
 10         D         900 NaN            7,86                 7.074,00 NaN    C  ]

我怎么把它变成日期框？在

Answer 1

由于历史原因，result with multiple tables选项返回DataFrame列表。在

Answer 2

可以通过以下方式转换为数据帧：

import pandas as pd
dataframe = pd.DataFrame(data)