本文介绍如何使用pdfplumber精准提取pdf中含金额字段（如“$”符号）的交易记录行，避开复杂正则匹配失败问题，通过逐行文本过滤+前缀清理实现高召回率、低误报的结构化数据抽取。
本文介绍如何使用pdfplumber精准提取pdf中含金额字段（如“$”符号）的交易记录行，避开复杂正则匹配失败问题，通过逐行文本过滤+前缀清理实现高召回率、低误报的结构化数据抽取。
在处理美国国会公开披露文件（如PTR PDF报表）时，常见挑战是：交易数据以非标准表格形式排版——无清晰边框、列宽不均、标题跨行、存在干扰文本（如页眉/页脚/状态说明）。原方案尝试用正则匹配表头后的内容，但因PDF文本提取后换行错乱、空格压缩、大小写混杂等问题，导致仅捕获首尾几行，漏掉大量核心交易记录。
更鲁棒的策略是基于语义特征而非结构特征定位目标行：所有有效交易行均包含美元金额（$），且每行格式高度一致（资产名称 + 交易类型 + 多个日期 + 金额区间）。因此，可直接对extract_text()结果按行切分，筛选含$的行，并清洗冗余前缀（如示例中的JT）。
以下为优化后的完整实现：
行业贸易网站管理系统 2007 Beta 1
下载
1.修正BUG站用资源问题,优化程序2.增加关键词搜索3.修改报价4.修正BUG 水印问题5.修改上传方式6.彻底整合论坛,实现一站通7.彻底解决群发垃圾信息问题。注册会员等发垃圾邮件7.彻底解决数据库安全9.修改交易方式.增加网站担保,和直接交易两中10.全站可选生成html.和单独新闻生成html(需要装组建)11. 网站有10中颜色选择适合不同的行业不同的颜色12.修改竞价格排名方式13.修
import io
import requests
import pdfplumber
pdf_url = "https://disclosures-clerk.house.gov/public_disc/ptr-pdfs/2016/20005444.pdf"
response = requests.get(pdf_url)
response.raise_for_status() # 确保HTTP请求成功
transactions = []
with io.BytesIO(response.content) as f:
with pdfplumber.open(f) as pdf:
for page in pdf.pages:
text = page.extract_text()
if not text: # 跳过空页（部分PDF页可能OCR失败）
continue
for line in text.splitlines():
line = line.strip()
if "$" in line: # 关键语义锚点：金额标识
# 清理常见前缀（如"JT "、"FIlINg STATuS:"等干扰项）
cleaned = line.removeprefix("JT ").removeprefix("FIlINg STATuS:").strip()
if cleaned: # 确保清洗后非空
transactions.append(cleaned)
print(f"共提取 {len(transactions)} 条交易记录：")
for i, t in enumerate(transactions[:5], 1): # 仅打印前5条预览
print(f"{i}. {t}")✅ 优势说明：
- 高覆盖率：不依赖表头位置或固定列偏移，避免因PDF排版微调导致漏采；
- 强鲁棒性：对大小写、多余空格、换行符不敏感；
- 易维护：规则简单（含$即交易行），后续可快速扩展清洗逻辑（如去除u.S.等拼写变体）。
⚠️ 注意事项：
- 若PDF含扫描图像（非文本型），需先集成OCR（如pdfplumber搭配pytesseract）；
- 部分交易行末尾可能带页码或分页符，建议在strip()后追加re.sub(r'\s+\d+\s*$', '', line)清理；
- 金额格式统一性验证（如$[0-9,]+ - \$[0-9,]+）可作为后处理步骤，进一步过滤噪声。
该方法已在多份House Clerk披露PDF中验证有效，是处理此类半结构化金融文档的轻量级首选方案。
