工具箱：將資料表輸出為資料框架或 CSV

將已處理文件 (或文件分片) 中的表格匯出至 Pandas DataFrame 或 CSV 檔案。

深入探索

如需包含這個程式碼範例的詳細說明文件，請參閱下列內容：

程式碼範例

Python

詳情請參閱 Document AI Python API 參考說明文件。

如要向 Document AI 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。 詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證」。


from google.cloud.documentai_toolbox import document

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# Given a local document.proto or sharded document.proto in path
# document_path = "path/to/local/document.json"
# output_file_prefix = "output/table"


def table_sample(document_path: str, output_file_prefix: str) -> None:
    wrapped_document = document.Document.from_document_path(document_path=document_path)

    print("Tables in Document")
    for page in wrapped_document.pages:
        for table_index, table in enumerate(page.tables):
            # Convert table to Pandas Dataframe
            # Refer to https://pandas.pydata.org/docs/reference/frame.html for all supported methods
            df = table.to_dataframe()
            print(df)

            output_filename = f"{output_file_prefix}-{page.page_number}-{table_index}"

            # Write Dataframe to CSV file
            df.to_csv(f"{output_filename}.csv", index=False)

            # Write Dataframe to HTML file
            df.to_html(f"{output_filename}.html", index=False)

            # Write Dataframe to Markdown file
            df.to_markdown(f"{output_filename}.md", index=False)

後續步驟

如要搜尋及篩選其他 Google Cloud 產品的程式碼範例，請參閱Google Cloud 範例瀏覽器。