PDF 表格转 CSV：手动、在线与自动化实现方法

在报表制作、数据分析以及系统数据集成等场景中，将 PDF 文件中的表格转换为 CSV 格式是一项非常常见的需求。相比 PDF，CSV 文件结构简单、通用性强，也更适合后续的数据处理和自动化流程，当表格数据需要被重复利用时，CSV 的实用性往往远高于静态的 PDF 文件。

然而，在实际操作中，PDF 表格转 CSV 并不是一件“直接导出”就能解决的事情。PDF 的核心设计目标是还原视觉排版效果，而不是表达数据的逻辑结构。也就是说，一个在页面上看起来行列分明的表格，在 PDF 内部并不一定以真正的“行”和“列”形式存在，而可能是以坐标位置排布的文本或形状，这正是许多简单转换方法效果不理想的根本原因。

因此，本文将聚焦于实际可行的 PDF 表格转 CSV 方案，从真实使用角度出发，介绍几种最常见的方法及其使用步骤，分析它们的优缺点，并说明各自适合的使用场景。

内容概览

• PDF 表格转 CSV 的常见实用方式
• 方法一：使用 Acrobat 导出 PDF 表格
• 方法二：使用在线 PDF 表格转 CSV 工具
• 方法三：使用 Python 程序化提取 PDF 表格
• 方法选择与总结
• 常见问题

PDF 表格转 CSV 的常见实用方式

在实际工作中，将 PDF 表格转换为 CSV，通常会采用以下三类方式之一：

• 通过 PDF 转电子表格工具（如 Acrobat） 进行导出
• 使用 在线 PDF 表格转 CSV 转换工具
• 通过 Python 等编程方式进行程序化提取

需要特别说明的是，简单的复制粘贴方式并不在本文讨论范围内。这类方法通常会破坏表格结构，最终得到的只是零散文本，后续还需要大量手动整理，实用价值较低。

方法一：使用 Acrobat 导出 PDF 表格

对于偏好桌面工具、且需要人工检查结果的用户来说，使用 Acrobat 将 PDF 导出为电子表格，再保存为 CSV，是一种相对稳妥的选择。

适合使用该方法的情况

• PDF 为文本型文件（非扫描件）
• 表格结构较为规范，行列边界清晰
• 可以接受一定程度的人工校对和调整

使用 Acrobat 的典型操作流程

1. 使用 Acrobat 打开 PDF 文件

2. 选择 导出 PDF，并将导出格式设置为 电子表格

   

3. 将文件导出为 Excel 格式

4. 检查表格结构，并根据需要进行调整

5. 将 Excel 文件另存或导出为 CSV 格式

   

在很多情况下，这种方式比直接复制粘贴更容易保留原有的行列结构，尤其适用于单页或格式统一的表格。

这种方法的局限性

• 复杂或跨页表格可能被拆分到多个工作表中
• 合并单元格在转换为 CSV 时容易导致列错位
• 通常需要手动清理数据
• 不适合批量处理或自动化场景

因此，该方法更适合偶尔使用、并且需要人工确认结果的情况，并不适合作为长期或规模化的解决方案。

如果你希望寻找 Acrobat 的免费替代方案，可参考：如何免费将 PDF 转换为 Excel。

方法二：使用在线 PDF 表格转 CSV 工具

在线转换工具因无需安装、上手快，常被用于临时或一次性的转换需求。

适合在线工具的场景

• PDF 中包含可选中文本（非扫描 PDF）
• 表格结构相对简单
• 转换文件数量较少

在线 PDF 表格转 CSV 的常见流程

大多数在线工具的操作流程大同小异（以下以 Convertio 为例）：

1. 打开在线 PDF 转 CSV 工具页面

   

2. 上传包含表格的 PDF 文件

3. 如工具支持，可设置页码范围或表格识别选项

4. 启动转换过程

5. 下载生成的 CSV 文件

   

对于结构简单的 PDF，这种方式通常可以在较短时间内生成可用的 CSV 文件。

使用在线工具时需要注意的问题

• 当列间距不稳定时，容易出现列错位
• 许多工具会导出整个 PDF 内容，而不仅限于表格
• 输出质量高度依赖原始文档布局
• 可能存在文件大小限制或数据隐私风险

因此，在线工具更适合作为一种便捷选项，而不适合作为稳定、可复用的解决方案。

方法三：使用 Python 程序化提取 PDF 表格

当对转换结果的准确性、一致性或自动化程度有较高要求时，程序化提取通常是最可靠的选择。

程序化提取的优势

• 可以按页精确处理表格数据
• 能稳定处理跨页表格
• 相同逻辑可复用于批量处理任务
• 转换结果可复现、便于验证

这种方式常用于数据管道、报表系统以及需要大规模处理 PDF 的后台服务中。借助 Spire.PDF for Python，开发者可以直接提取 PDF 中的表格结构，并将整个过程自动化。

PDF 表格转 CSV 的典型程序化流程

一般来说，程序化提取会包含以下步骤：

1. 加载 PDF 文档
2. 按页遍历 PDF 内容
3. 识别页面中的表格结构
4. 按行和列提取结构化数据
5. 必要时对文本内容进行规范化处理
6. 将结果写入 CSV 文件

示例：使用 Python 将 PDF 表格转换为 CSV

在运行示例代码前，请先安装所需的 PDF 处理库。

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pip install spire.pdf

安装完成后，即可使用 Spire.PDF for Python 提取 PDF 表格并导出为 CSV。

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import os
import csv
from spire.pdf import PdfDocument, PdfTableExtractor

# 加载 PDF 文档
pdf = PdfDocument()
pdf.LoadFromFile("Sample.pdf")

# 创建表格提取器
extractor = PdfTableExtractor(pdf)

# 按页提取表格并写入 CSV
for page_index in range(pdf.Pages.Count):
    tables = extractor.ExtractTable(page_index)
    if tables:
        for table_index, table in enumerate(tables):
            rows = []
            for r in range(table.GetRowCount()):
                row = []
                for c in range(table.GetColumnCount()):
                    cell = table.GetText(r, c).replace("\n", " ")
                    row.append(cell)
                rows.append(row)

            os.makedirs("output/Tables", exist_ok=True)
            with open(
                f"output/Tables/Page{page_index + 1}-Table{table_index + 1}.csv",
                "w",
                newline="",
                encoding="utf-8",
            ) as f:
                writer = csv.writer(f)
                writer.writerows(rows)

pdf.Close()

下图展示了 PDF 表格成功转换为 CSV 后的示例结果：

实现思路说明

该方案的核心在于直接提取表格结构本身，而不是通过字符位置去猜测布局：

• 单元格级提取，确保行和列作为结构单元被准确保留
• 逐页处理，避免跨页表格被错误合并
• 显式文本规范化，处理 PDF 中常见的连字和私用区字符问题
• 直接写入 CSV，避免中间格式引入额外干扰

因此，生成的 CSV 文件更加稳定，更适合自动化使用。更详细的操作说明可参考：PDF 表格提取完整指南。

注意事项

1. 连字和私用区字符

在部分英文或混合语言的 PDF 文件中，可能会遇到连字（ligatures）或私用区字符（PUA）导致的文本异常。这时需要对提取到的数据进行特殊字符规范化处理，例如：

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def normalize_text(text: str) -> str:
    if not text:
        return text
    if not any('\uE000' <= ch <= '\uF8FF' for ch in text):
        return text

    ligatures = {
        '\uE000': 'ff',
        '\uE001': 'fi',
        '\uE002': 'fl',
        '\uE003': 'ffl',
        '\uE004': 'ffi',
        '\uE005': 'ft',
        '\uE006': 'st',
    }
    for lig, repl in ligatures.items():
        text = text.replace(lig, repl)
    return text

对这类字符进行规范化处理可以避免查看 CSV 文件时显示为乱码或其他字符。

2. CSV 编码处理

CSV 编码是一个经常被忽视但非常关键的细节，尤其是在提取包含中文字符的数据时：

• 当 CSV 中包含非 ASCII 字符时，直接用 Excel 等编辑器打开可能出现乱码
• 将 CSV 保存为 UTF-8 with BOM（UTF-8-SIG），可以避免手动导入步骤并确保字符正常显示
  参考：

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  with open("output.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f: writer = csv.writer(f) writer.writerows(rows)

方法选择与总结

在实际应用中，PDF 表格转 CSV 通常可以归结为三种方案：

• Acrobat 导出：适合偶发需求，需要人工校验结果的场景
• 在线转换工具：适用于结构简单、一次性的快速转换
• 程序化提取：在复杂表格、跨页数据或自动化流程中最为稳定可靠

最终选择哪种方式，关键并不在于工具本身，而在于转换后的数据将如何被使用。

常见问题

扫描版 PDF 表格可以直接转换为 CSV 吗？
不可以。扫描版 PDF 需要先进行 OCR 文字识别，才能进一步提取表格数据。可参考：使用 Python 从图片中提取文本。

相比 Excel，CSV 是否更适合保存 PDF 表格数据？
CSV 更简单，更适合自动化处理；Excel 则更适合人工查看和编辑。

Python 适合批量处理 PDF 表格吗？
是的。Python 因其灵活性和良好的可读性，常被用于大规模、自动化的 PDF 表格提取任务。