2、然后在C1单元格中输入公式：=VLOOKUP(B1,A:A,1,0)，意思是比对B1单元格中A列中是否有相同数据。
3、点击回车，即可将公式的计算结果显示出来，可以看到C1中显示的是B1在A列中找到的相同数据。
4、将公式向下填充，即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的，显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的。
5、将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值，即可完成相同数据的提取操作。
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
Python提供了许多可用于pdf表格识别的库，如camelot、tabula、pdfplumber等。综合来看，pdfplumber库的性能较佳，能提取出完整、且相对规范的表格。因此，本推文也主要介绍pdfplumber库在pdf表格提取中的作用。
作为一个强大的pdf文件解析工具，pdfplumber库可迅速将pdf文档转换为易于处理的txt文档，并输出pdf文档的字符、页面、页码等信息，还可进行页面可视化操作。使用pdfplumber库前需先安装，即在cmd命令行中输入：
pip install pdfplumber
pdfplumber库提供了两种pdf表格提取函数，分别为.extract_tables( )及.extract_table( )，两种函数提取结果存在差异。为进行演示，我们网站上下载了一份短期融资券主体信用评级报告，为pdf格式。任意选取某一表格，其界面如下：
接下来，我们简要分析两种提取模式下的结果差异。
（1）.extract_tables( )
可输出页面中所有表格，并返回一个嵌套列表，其结构层次为table→row→cell。此时，页面上的整个表格被放入一个大列表中，原表格中的各行组成该大列表中的各个子列表。若需输出单个外层列表元素，得到的便是由原表格同一行元素构成的列表。例如，我们执行如下程序：
输出结果：
（2）.extract_table( )
返回多个独立列表，其结构层次为row→cell。若页面中存在多个行数相同的表格，则默认输出顶部表格；否则，仅输出行数最多的一个表格。此时，表格的每一行都作为一个单独的列表，列表中每个元素即为原表格的各个单元格内容。若需输出某个元素，得到的便是具体的数值或字符串。如下：
输出结果：
在此基础上，我们详细介绍如何从pdf文件中提取表格数据。其中一种思路便是将提取出的列表视为一个字符串，结合Python的正则表达式re模块进行字符串处理后，将其保存为以标准英文逗号分隔、可被Excel识别的csv格式文件，即进行如下操作：
输出结果：
尽管能获得完整的表格数据，但这种方法相对不易理解，且在处理结构不规则的表格时容易出错。由于通过pdfplumber库提取出的表格数据为整齐的列表结构，且含有数字、字符串等数据类型。因此，我们可调用pandas库下的DataFrame( )函数，将列表转换为可直接输出至Excel的DataFrame数据结构。DataFrame的基本构造函数如下：
DataFrame([data,index, columns])
三个参数data、index和columns分别代表创建对象、行索引和列索引。DataFrame类型可由二维ndarray对象、列表、字典、元组等创建。本推文中的data即指整个pdf表格，提取程序如下：
其中，table[1:]表示选定整个表格进行DataFrame对象创建，columns=table[0]表示将表格第一行元素作为列变量名，且不创建行索引。输出Excel表格如下：
通过以上简单程序，我们便提取出了完整的pdf表格。但需注意的是，面对不规则的表格数据提取，创建DataFrame对象的方法依然可能出错，在实际操作中还需进行核对。
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