複数ページの PDF から抽出して、PDF の一部を強調表示しようとしています。そのためには、抽出したテキストの座標が必要です。
tabula-pyを使用して、次のテーブルを抽出します。
import tabula
# Read pdf into DataFrame
df = tabula.read_pdf("test.pdf", pages='all')
param を使用するoutput_format='json'ことで、座標を含む各テキストを取得できます。データフレーム形式の例を次に示します (データフレームは、ここでは dict であり、読み込む必要があります) および json 形式:
{0: {0: nan,
1: nan,
2: 'Disability',
3: nan,
4: 'Category',
5: nan,
6: nan,
7: 'Blind',
8: 'Low Vision',
9: nan,
10: 'Dexterity',
11: 'Mobility'},
1: {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: 'Participants',
4: nan,
5: nan,
6: nan,
7: '5',
8: '5',
9: nan,
10: '5',
11: '3'},
2: {0: nan,
1: nan,
2: 'Ballots',
3: nan,
4: 'Completed',
5: nan,
6: nan,
7: '1',
8: '2',
9: nan,
10: '4',
11: '3'},
3: {0: nan,
1: 'Ballots',
2: nan,
3: 'Incomplete/',
4: nan,
5: 'Terminated',
6: nan,
7: '4',
8: '3',
9: nan,
10: '1',
11: '0'},
4: {0: nan,
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: 'Accuracy',
5: nan,
6: nan,
7: '34.5%, n=1',
8: '98.3% n=2',
9: '(97.7%, n=3)',
10: '98.3%, n=4',
11: '95.4%, n=3'},
5: {0: 'Results',
1: nan,
2: nan,
3: nan,
4: 'Time to',
5: nan,
6: 'complete',
7: '1199 sec, n=1',
8: '1716 sec, n=3',
9: '(1934 sec, n=2)',
10: '1672.1 sec, n=4',
11: '1416 sec, n=3'}}
{'extraction_method': 'stream',
'top': 143.0,
'left': 83.0,
'width': 461.0,
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'right': 544.0,
'bottom': 345.0,
'data': [[{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
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{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 149.0,
'left': 448.2,
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'height': 6.880000114440918,
'text': 'Results'}],
[{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 156.56,
'left': 311.4,
'width': 36.66999053955078,
'height': 6.880000114440918,
'text': 'Ballots'},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''}],
[{'top': 163.88,
'left': 90.0,
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'height': 6.880000114440918,
'text': 'Disability'},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 163.88,
'left': 239.4,
'width': 36.66999053955078,
'height': 6.880000114440918,
'text': 'Ballots'},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''}],
[{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 171.2,
'left': 167.16,
'width': 62.10999298095703,
'height': 6.880000114440918,
'text': 'Participants'},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 171.2,
'left': 311.4,
'width': 64.3899917602539,
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'text': 'Incomplete/'},
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{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''}],
[{'top': 178.52,
'left': 90.0,
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'text': 'Category'},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 178.52,
'left': 239.4,
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'text': 'Completed'},
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{'top': 176.36,
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'text': 'Accuracy'},
{'top': 176.36,
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'text': 'Time to'}],
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{'top': 185.84,
'left': 311.4,
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'text': 'Terminated'},
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[{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
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{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 193.16,
'left': 478.68,
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'text': 'complete'}],
[{'top': 220.11,
'left': 90.0,
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'text': 'Blind'},
{'top': 220.11,
'left': 195.12,
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'height': 6.329999923706055,
'text': '5'},
{'top': 220.11,
'left': 267.24,
'width': 8.02001953125,
'height': 6.329999923706055,
'text': '1'},
{'top': 220.11,
'left': 343.68,
'width': 8.02001953125,
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'text': '4'},
{'top': 220.11,
'left': 398.28,
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'text': '34.5%, n=1'},
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'text': '1199 sec, n=1'}],
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'left': 90.0,
'width': 50.5,
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'text': 'Low Vision'},
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'left': 267.25,
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'text': '2'},
{'top': 246.03,
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'text': '98.3% n=2'},
{'top': 246.03,
'left': 471.49,
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'text': '1716 sec, n=3'}],
[{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 0.0, 'left': 0.0, 'width': 0.0, 'height': 0.0, 'text': ''},
{'top': 271.47,
'left': 394.92,
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'height': 6.329999923706055,
'text': '(97.7%, n=3)'},
{'top': 271.47,
'left': 468.24,
'width': 70.41998291015625,
'height': 6.329999923706055,
'text': '(1934 sec, n=2)'}],
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'text': 'Dexterity'},
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'text': '5'},
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[{'top': 323.31,
'left': 90.0,
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'text': '3'},
{'top': 323.31,
'left': 343.69,
'width': 8.019989013671875,
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'text': '0'},
{'top': 323.31,
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'height': 6.329999923706055,
'text': '1416 sec, n=3'}]]}
最初のもののようなデータフレームを作成できますが、各テキストの座標を Rect() として作成する方法はありますか?