Очистка больших таблиц PDF, которые охватывают несколько страниц
Я пытаюсь очистить таблицы PDF, которые охватывают несколько страниц. Я перепробовал много вещей, но лучшее, кажется, pdftotext -layout как советовано здесь. Проблема заключается в том, что с результирующим текстовым файлом нелегко работать, так как формат таблицы на разных страницах отличается, поэтому столбцы не выровнены. Также обратите внимание на пропущенные значения в строках, начинающихся с "Solsonès":
TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012
COMARCA CODI i NOM EMA GEN FEB MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OCT N
Alt Camp VY Nulles 7,5 5,5 10,9 12,3 16,7 21,6 22,3 24,4 20,1 15,9
Alt Camp DQ Vila-rodona 7,9 5,6 11,0 12,0 16,6 21,6 22,0 24,3 19,9 15,8
Alt Empordà U1 Cabanes 8,2 6,5 11,7 12,6 17,5 22,0 23,1 24,4 20,4 16,6
Alt Empordà W1 Castelló d'Empúries 8,1 6,4 11,6 12,9 17,0 21,1 22,0 23,4 20,1 16,4
[...]
TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012
COMARCA CODI i NOM EMA GEN FEB MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OCT
Baix Empordà DF la Bisbal d'Empordà 6,6 5,3 10,9 12,6 17,2 21,9 22,9 24,6 20,3 16
Baix Empordà UB la Tallada d'Empordà 6,1 5,2 10,7 12,3 16,6 21,3 22,2 23,8 19,7 15
Baix Empordà UC Monells 6,1 4,6 9,9 11,4 16,5 21,7 23,0 24,5 19,6 15
[...]
TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012
COMARCA CODI i NOM EMA GEN FEB MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OCT
[...]
Solsonès CA Clariana de Cardener 4,6 3,3 10,3 10,2 16,7 22,3 d.i.
Solsonès Z8 el Port del Comte (2.316 m) -0,9 -6,3 -0,2 -2,0 5,3 10,5 10,9 13,8 7,8 4,2
Solsonès VO Lladurs 3,0 2,6 9,5 9,0 15,3 21,4 21,6 24,3 17,5 13,0
Solsonès VP Pinós 3,0 1,6 8,9 9,2 15,4 21,1 21,3 23,8 17,6 13,3
Solsonès XT Solsona d.i. 24,3 18,0 13,5
Tarragonès VQ Constantí 7,9 6,0 11,2 13,1 17,1 21,9 22,6 24,6 20,6 16,6
Tarragonès XE Tarragona - Complex Educatiu 10,2 7,8 12,3 14,6 18,3 23,0 24,2 26,2 23,0 * 18,4
Tarragonès DK Torredembarra 9,7 7,7 12,3 14,3 17,9 22,8 24,3 26,2 22,7 18,5
Terra Alta WD Batea 6,3 5,0 11,2 12,1 18,3 23,0 23,3 25,5 20,2 15,9
Terra Alta XP Gandesa 6,6 5,2 11,2 12,2 18,1 22,9 23,4 25,6 20,4 16,0
полный файл для скачивания - UTF8
Таким образом, этот вывод не очень легко разобрать. Какой другой подход доступен?
Кажется, что каждый инструмент, который я использую, способен только извлекать информацию о расположении ячеек таблицы, но он не извлекает информацию о принадлежности к определенному столбцу. Это очень очевидно, если ячейки пусты - пустые ячейки отсутствуют в выходных данных, вы получите только непустые "ячейки" с их расположением. Содержит ли сам PDF эту табличную информацию? Если нет, то нет смысла искать инструмент, который будет его извлекать.
Платные решения не подлежат сомнению, так как в конечном итоге это может быть дешевле, чем инвестировать несколько рабочих дней моего времени...
Что я пробовал:
- копировать вставить - создает проблемы с отсутствующими значениями (стр. 5)
- сохранить как текст из Acrobat (результат даже хуже, чем копирование-вставка)
- открыть в Excel как внешний источник данных - не распознает таблицу
- https://www.pdftoexcelonline.com/ - приводит к ошибке
- http://www.pdftoexcel.org/ а также их испытание Able2Extract - они испортили некоторые столбцы. Они правильно распознали столбцы в предварительном просмотре, но в выводе Excel они испортились
- http://www.pdftoword.com/ - просто берет мою электронную почту и никогда ничего не отправляет
- использование python в scraperwiki http://schoolofdata.org/2013/06/18/get-started-with-scraping-extracting-simple-tables-from-pdf-documents/ кажется очень сложным, особенно для пользователей, не являющихся python, и https://scraperwiki.com/ не является бесплатным
Я сталкивался с несколькими библиотеками Python, такими как pdftables, но их нелегко использовать для таких разработчиков, как я (я даже не смог запустить эти вещи). Есть ли более простой способ выполнить задачу?
Я пытаюсь использовать
tmбиблиотека в R, как рекомендуется здесь, но я столкнулся с некоторыми проблемами
РЕДАКТИРОВАТЬ: Cloud SDK, рекомендованный Яном. Я зарегистрировался, но я абсолютно не знаю, куда идти дальше - как загружать страницы, узнавать их и т. Д.
7 ответов
Хорошо, я сделал снимок и думаю, что это поможет, хотя я не уверен, как вы хотите, чтобы ваш окончательный результат выглядел. Я рад больше работать над этим, поэтому дайте мне знать, если есть детали, с которыми вам нужна помощь.
Я начал с загрузки приложения PDF в текст из CNET.
После установки я проверил эти настройки:
Важной частью здесь является то, что мы используем опцию физического макета.
Это дало нам вывод, который выглядит так:
Taules de Dades de la Xarxa d’Estacions
Meteorològiques Automàtiques
2 Anuari de dades meteorològiques 2012 / Servei Meteorològic de Catalunya
2 TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012
COMARCA CODI i NOM EMA GEN FEB MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OCT NOV DES ANY
Alt Camp VY Nulles 7,5 5,5 10,9 12,3 16,7 21,6 22,3 24,4 20,1 15,9 11,0 8,5 14,8
Alt Camp DQ Vila-rodona 7,9 5,6 11,0 12,0 16,6 21,6 22,0 24,3 19,9 15,8 11,0 8,6 14,7
Alt Empordà U1 Cabanes 8,2 6,5 11,7 12,6 17,5 22,0 23,1 24,4 20,4 16,6 11,8 8,3 15,3
Alt Empordà W1 Castelló d'Empúries 8,1 6,4 11,6 12,9 17,0 21,1 22,0 23,4 20,1 16,4 12,1 8,5 15,0
Alt Empordà VZ Espolla 9,0 6,7 12,4 12,7 17,8 22,0 23,3 24,8 20,9 16,7 12,0 8,9 15,6
[......]
3 Anuari de dades meteorològiques 2012 / Servei Meteorològic de Catalunya
2 TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012
COMARCA CODI i NOM EMA GEN FEB MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OCT NOV DES ANY
Baix Empordà DF la Bisbal d'Empordà 6,6 5,3 10,9 12,6 17,2 21,9 22,9 24,6 20,3 16,6 11,9 7,6 14,9
Baix Empordà UB la Tallada d'Empordà 6,1 5,2 10,7 12,3 16,6 21,3 22,2 23,8 19,7 15,8 11,7 7,6 14,4
Baix Empordà UC Monells 6,1 4,6 9,9 11,4 16,5 21,7 23,0 24,5 19,6 15,7 11,7 7,2 14,3
Baix Empordà UD Serra de Daró 6,3 5,3 10,6 12,3 16,8 21,6 22,7 24,3 20,3 16,6 12,2 7,7 14,8
[......]
4 Anuari de dades meteorològiques 2012 / Servei Meteorològic de Catalunya
2 TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012
COMARCA CODI i NOM EMA GEN FEB MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OCT NOV DES ANY
Maresme UQ Dosrius - PN Montnegre Corredor 7,2 4,6 10,8 10,7 15,8 20,4 20,8 23,4 18,6 15,1 10,7 7,8 13,9
Maresme WT Malgrat de Mar 7,4 5,4 11,0 13,0 16,7 21,5 22,8 24,6 20,9 17,2 12,9 8,8 15,2
Maresme DD Vilassar de Mar 10,1 7,5 12,6 13,9 17,9 22,4 23,7 25,7 22,1 18,4 13,8 10,8 16,6
Montsià US Alcanar 10,0 7,6 11,8 14,2 17,9 22,7 24,0 25,8 22,0 18,2 13,7 10,7 16,6
Montsià UU Amposta 9,6 7,5 12,1 14,3 18,3 22,8 23,5 25,3 21,6 18,0 13,1 10,8 16,4
[......]
Вы можете видеть, что столбцы выстраиваются в ряд намного лучше, но у нас также есть заголовки и номера страниц. Так же COMARCA а также i NOM EMA колонны были различной длины. Мы хотим нормализовать это к столбцам фиксированной ширины.
Я написал программу на Perl для ее нормализации, и она также объединяет таблицы с одинаковыми заголовками и печатает только заголовки сверху. Он создает выходную папку со всеми файлами с заголовком в качестве имени файла.
Вот код:
#!/bin/perl
use strict;
use warnings;
use open qw(:std :utf8);
use utf8;
my $comarca;
my $nom;
my $print_headers;
my $title = "";
my $fh;
while(<>) {
if ( !/Xarxa d’Estacions/
and !/Meteorològiques Automàtiques/
and !/Servei/
and !/^\s*\d+\s*$/
and !/^\s*$/ ) {
chomp($_);
if ( /^\s*2/ ) { #title
s/^\s*2\s*//;
if ( $title ne $_ ) {
$title = $_;
$print_headers = 1;
}
} elsif ( /COMARCA/ ) { #column headers
my ($first_col, $second_col, @the_rest) = split(/(CODI +i NOM EMA *)/, $_);
$comarca = length $first_col;
$nom = length $second_col;
if ( $print_headers ) {
my $str = sprintf "%-50s %-50s %s\n", $first_col, $second_col, join("", @the_rest);
write_string($str);
$print_headers = 0;
}
} else { #data
my ($one, $two, $three) = unpack("A${comarca}A${nom}A*", $_);
my $str = sprintf "%-50s %-50s $three\n", $one, $two;
write_string($str);
}
}
}
sub write_string {
my $string = shift;
my $file_name = $title;
$file_name =~ s/[\/\\]//g;
open ($fh, '>>', ".\/output_folder\/${file_name}.txt") or die "Couldn't open: $!";
print $fh $string;
close ($fh);
}
В выводе все еще есть несколько недостатков (вы увидите это, когда запустите это), но я хотел бы получить некоторую обратную связь о том, какой вывод будет работать лучше для вас. Определенно, мы можем сделать еще больше, чтобы улучшить код! Дерево выходного каталога выглядит так:
Matt@MattPC ~/perl/pdftotext
$ find .
.
./convert.pl
./EMAtaules2012.txt
./output.txt
./output_folder
./output_folder/AMPLITUD TÈRMICA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012?.txt
./output_folder/AMPLITUD TÈRMICA MÀXIMA MENSUAL ( ºC ) - 2012?.txt
./output_folder/DIRECCIÓ DOMINANT DEL VENT - 2012?.txt
./output_folder/GRUIX MÀXIM MENSUAL DE NEU AL TERRA ( cm ) - 2012?.txt
./output_folder/HUMITAT RELATIVA MITJANA MENSUAL ( % ) - 2012?.txt
./output_folder/MITJANA MENSUAL DE LA HUMITAT RELATIVA MÀXIMA DIÀRIA ( % ) - 2012?.txt
./output_folder/MITJANA MENSUAL DE LA HUMITAT RELATIVA MÍNIMA DIÀRIA ( % ) - 2012?.txt
[......]
Где файл может выглядеть так:
COMARCA CODI i NOM EMA GEN FEB MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OCT NOV DES ANY
Alt Camp VY Nulles 7,5 5,5 10,9 12,3 16,7 21,6 22,3 24,4 20,1 15,9 11,0 8,5 14,8
Alt Camp DQ Vila-rodona 7,9 5,6 11,0 12,0 16,6 21,6 22,0 24,3 19,9 15,8 11,0 8,6 14,7
Alt Empordà U1 Cabanes 8,2 6,5 11,7 12,6 17,5 22,0 23,1 24,4 20,4 16,6 11,8 8,3 15,3
Alt Empordà W1 Castelló d'Empúries 8,1 6,4 11,6 12,9 17,0 21,1 22,0 23,4 20,1 16,4 12,1 8,5 15,0
Alt Empordà VZ Espolla 9,0 6,7 12,4 12,7 17,8 22,0 23,3 24,8 20,9 16,7 12,0 8,9 15,6
Alt Empordà D6 Portbou 9,6 5,5 12,7 12,5 17,4 21,5 22,9 24,4 19,8 17,0 12,3 10,1 15,5
[......]
Заголовки находятся только сверху, и все столбцы выстраиваются в линию. Этот TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012,
Я думал о том, чтобы загрузить больше результатов на сайт хостинга файлов, но я не знаю, что было бы хорошим, предложения?
Надеюсь, это поможет вам, Томас!
РЕДАКТИРОВАТЬ: Пример отсутствия записей из AMPLITUD TÈRMICA MÀXIMA MENSUAL ( ºC) - 2012:
Solsonès VP Pinós 1 3,1 26 16,9 13 16,7 15 16,6 17 19,2 11 19,6 24 20,4 17 19,1 01 17,5 16 16,5 06 13,1 08 13,9 24 20,4 17/07
Solsonès XT Solsona 22,2 25 22,2 09 20,1 16 18,6 06 15,3 07 18,2 23 22,2 09/08
Tarragonès VQ Constantí 1 6,4 19 21,9 23 19,7 11 12,9 07 17,4 23 17,2 21 15,1 18 14,2 18 18,0 15 15,1 02 14,9 07 16,0 10 21,9 23/02
Обновить
Обновлены скрипты для обработки входного файла:
#!/bin/perl
use strict;
use warnings;
use open qw(:std :utf8);
use utf8;
use charnames ':full';
my @column_lengths;
my $print_headers;
my $title = "";
my $fh;
while(<>) {
if ( !/Xarxa d’Estacions/
and !/Meteorològiques Automàtiques/
and !/Servei/
and !/^\s*\d+\s*$/
and !/^\s*$/ ) {
s/[\r\n]+//g;
s/ +\d+$//;
if ( /^\s*2/ ) { #title
s/^\s*2\s*//;
if ( $title ne $_ ) {
$title = $_;
$print_headers = 1;
}
} elsif ( /COMARCA/ ) { #column headers
my $comarca = (split(/(COMARCA *)/, $_))[1];
my $codi = (split(/(CODI *)/, $_))[1];
my $inomema = (split(/(i NOM EMA *) /, $_))[1];
my $the_rest = (split(/(i NOM EMA *) /, $_))[2];
my @rest = split(/( \w+ *)/, $the_rest);
undef @column_lengths;
push @column_lengths, length $comarca;
push @column_lengths, length $codi;
push @column_lengths, length $inomema;
for (@rest) {
if ( $_ ) {
push @column_lengths, length $_;
}
}
$column_lengths[-1] = "*";
if ( $print_headers ) {
$print_headers = 0;
write_string(join(";", unpack( "A" . join("A", @column_lengths), $_)) . "\n");
}
} else { #data
write_string(join(";", unpack( "A" . join("A", @column_lengths), $_)) . "\n");
}
}
}
sub write_string {
my $string = shift;
my $file_name = $title;
$file_name =~ s/[º]//g;
$file_name =~ s/[^\w ]//g;
$file_name =~ s/ +/ /g;
$file_name =~ s/È/E/g;
$file_name =~ s/À/A/g;
$file_name =~ s/Ó/O/g;
$file_name =~ s/Í/I/g;
$file_name =~ s/Ç/C/g;
open ($fh, '>>', ".\/output_folder\/${file_name}.txt") or die "Couldn't open: $!";
print $fh $string;
close ($fh);
}
Этот объединяет строки с ди на следующей строке.
#!/bin/perl -i
use strict;
use warnings;
my $last = <>;
while(<>) {
my @current_array = split(";", $_);
if ( /^;+[ \t]+.d\.i\./ ) {
my @last_array = split(";", $last);
my @combined_array;
#print "matches\n";
for my $element (@current_array) {
if ( $element =~ /d\.i\./ ) {
push @combined_array, $element;
shift @last_array;
} else {
push @combined_array, $last_array[0];
shift @last_array;
}
}
undef @current_array;
@current_array = @combined_array;
}
$last = join ";", @current_array;
print $last;
}
Вывод в формате CSV с разделителями точка с запятой.
Вот решение R, но оно не лишено недостатков.
Часть 1: шаги настройки
# Read the lines of your file into R
x <- readLines("EMAtaules2012.txt")
# Make sure it shows up as UTF-8 to get proper accents and so on
Encoding(x) <- "UTF-8"
# Identify the lines where the data starts
Start <- grep("COMARCA", x)
# Grab the names of each table
ListNames <- gsub("\\s+", " ", x[Start-2])
# Figure out the number of rows of data per page
Runs <- rle(diff(cumsum(x != "")))
Nrows <- Runs$lengths[Runs$lengths > 4]+1
# Make our life easier by making this column name
# a single string
x <- gsub("i NOM EMA", "i_NOM_EMA", x)
# Since these are fixed width files, we need to figure
# out the widths of each column. This is the sum of
# the number of characters in the header row plus
# the number of spaces between each column name
Spaces <- gregexpr(x[Start], pattern="\\s+")
Spaces <- lapply(Spaces, function(x) c(attr(x, "match.length"), 0))
Chars <- lapply(strsplit(x[Start], "\\s+"), nchar)
Widths <- lapply(seq_along(Spaces),
function(x) rowSums(cbind(Spaces[[x]],
Chars[[x]])))
Часть 2: Использование read.fwf чтобы получить данные в
# Now, you can use `read.fwf` to read your data files in
temp <- lapply(seq_along(Start), function(fwf) {
A <- read.fwf(textConnection(x),
widths = c(Widths[[fwf]]),
header = FALSE,
skip = Start[fwf]+1,
n = Nrows[fwf]-2,
blank.lines.skip = TRUE,
strip.white = TRUE,
stringsAsFactors = FALSE)
# Add in the column names
names(A) <- scan(what = "character",
file = textConnection(x[Start[fwf]]),
quiet = TRUE)
A
})
# Assign the table names
names(temp) <- ListNames
# Some more cleanup. The original tables span multiple pages
# in the PDF, but we can `rbind` them together in R
Tables <- unique(ListNames)
final <- lapply(seq_along(Tables), function(final) {
A <- do.call(rbind, temp[names(temp) %in% Tables[final]])
rownames(A) <- NULL
A
})
# Add the names back in
names(final) <- Tables
Часть 3: это сработало?
# View the first few rows and columns of the first three tables
lapply(final[1:3], function(y) head(y[1:5], 3))
# $` TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012`
# COMARCA CODI i_NOM_EMA GEN FEB
# 1 Alt Camp DQ Vila-rodona 7,9 5,6
# 2 Alt Empordà U1 Cabanes 8,2 6,5
# 3 Alt Empordà W1 Castelló d'Empúries 8,1 6,4
#
# $` TEMPERATURA MÀXIMA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012`
# COMARCA CODI i_NOM_EMA GEN FEB
# 1 Alt Camp DQ Vila-rodona 13,1 11,7
# 2 Alt Empordà U1 Cabanes 15,1 12,4
# 3 Alt Empordà W1 Castelló d'Empúries 14,4 11,7
#
# $` TEMPERATURA MÍNIMA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012`
# COMARCA CODI i_NOM_EMA GEN FEB
# 1 Alt Camp DQ Vila-rodona 3,8 0,5
# 2 Alt Empordà U1 Cabanes 2,4 0,9
# 3 Alt Empordà W1 Castelló d'Empúries 2,1 0,5
# Some tables, like those on page 76 (for the table "DIRECCIÓ DOMINANT DEL VENT"), had more columns than others.
# Did our script take care of that?
names(final$` DIRECCIÓ DOMINANT DEL VENT`)
# [1] "COMARCA" "CODI" "i_NOM_EMA" "vent" "GEN" "FEB"
# [7] "MAR" "ABR" "MAI" "JUN" "JUL" "AGO"
# [13] "SET" "OCT" "NOV" "DES" "ANY"
Это вроде сработало. Но ваш входной файл не идеален, а это значит, что будет еще много очистки до. Например, некоторые столбцы в PDF, кажется, имеют несколько значений. Не уверен, как вы могли бы сделать какой-либо анализ на тех.
Будем надеяться, что комментарии в приведенном выше коде помогут вам понять, как лучше очистить данные.
Обновление: извлечение только данных
Продолжая после "Часть 1" выше, вот решение, которое опирается на (вздох) Excel. Основная идея заключается в том, что Excel на самом деле делает довольно приличную работу по обнаружению разрыва столбца, если вы импортируете текст как фиксированную ширину.
Таким образом, мы используем R, чтобы разбить текст на отдельные страницы, по одному файлу на страницу, только данные (не имена столбцов или имена строк, которые в основном одинаковы во всех наборах данных).
С этим, вот последний шаг R:
# Output just the data
temp <- lapply(seq_along(Widths), function(y) {
DEL <- sum(Widths[[y]][1:3])-2
A <- substring(x[(Start[y]+1):(sum(Start[y], Nrows[y]))], DEL)
writeLines(A, paste("temp_", y, ".txt", collapse = ""))
A
})
Давайте откроем файл "temp_9.txt", в котором есть отсутствующие столбцы:
^^ Убедитесь, что выбран "Фиксированная ширина" - это должно быть по умолчанию, поскольку в файле нет разделителей.
^^ Excel показывает предварительный просмотр того, где будут собираться столбцы.
^^ Я выделил "проблемные строки", чтобы вы увидели, как это работает.
В прошлом я использовал pdftohtml, который можно использовать для генерации xml, описанного здесь. Столбцы, как правило, довольно хорошо разделены, поэтому вы можете использовать расположение для извлечения столбцов.
Я написал большую часть pdftables, извинения за непрозрачность! Это работает нормально для некоторых страниц документа, который вы показываете, например, страница 2 дает мне вывод внизу этого ответа. Для других страниц он падает, например, на странице 33. Проблема здесь в том, что под одним заголовком столбца находятся два числа, и они склеиваются в pdftables. Столбцы "COMARCA, CODI i, NOM EMA" не разделяются ни в одном случае. Вы можете отправлять вопросы для pdftables на GitHub, я сейчас над этим не работаю. Это доступно путем установки pip.
Если вы хотите пойти по коммерческому пути, то Abbyy FineReader очень хорош, они выпускают облачный SDK, который даст вам около 30 бесплатных страниц. У них есть примеры кода на нескольких языках, но их поддержка невелика.
14 columns, 39 rows
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
0 | COMARCACODI i NOM EMA| GEN| FEB| MAR| ABR| MAI| JUN| JUL| AGO| SET| OCT| NOV| DES| ANY|
1 | VYNullesAlt Camp| 7,5| 5,5|10,9|12,3|16,7|21,6|22,3|24,4|20,1|15,9|11,0| 8,5|14,8|
2 | DQVila-rodonaAlt Camp| 7,9| 5,6|11,0|12,0|16,6|21,6|22,0|24,3|19,9|15,8|11,0| 8,6|14,7|
3 | Alt Empordà U1Cabanes| 8,2| 6,5|11,7|12,6|17,5|22,0|23,1|24,4|20,4|16,6|11,8| 8,3|15,3|
4 | Alt Empordà W1Castelló d'Empúries| 8,1| 6,4|11,6|12,9|17,0|21,1|22,0|23,4|20,1|16,4|12,1| 8,5|15,0|
5 | Alt Empordà VZEspolla| 9,0| 6,7|12,4|12,7|17,8|22,0|23,3|24,8|20,9|16,7|12,0| 8,9|15,6|
6 | D6PortbouAlt Empordà | 9,6| 5,5|12,7|12,5|17,4|21,5|22,9|24,4|19,8|17,0|12,3|10,1|15,5|
7 | D4RosesAlt Empordà | 9,3| 7,2|13,0|13,6|18,2|22,6|23,9|25,7|21,3|17,5|13,2| 9,9|16,3|
8 | Alt Empordà U2Sant Pere Pescador| 7,8| 6,3|11,5|12,9|16,8|21,2|22,2|23,6|20,2|16,5|12,3| 8,5|15,0|
9 | Alt Empordà W2Torroella de Fluvià | 7,4| 6,0|11,2|12,6|16,4|21,2|22,3|23,7|19,9|16,1|11,7| 8,0|14,7|
10 | Alt Empordà W3Ventalló| 7,3| 6,2|11,4|12,8|16,9|21,8|22,8|24,3|20,4|16,5|12,0| 8,1|15,1|
11 | Alt PenedèsWPCanaletes| 7,0| 5,2|11,3|11,9|16,7|21,5|22,0|24,2|19,7|15,6|10,7| 8,1|14,5|
12 | Alt PenedèsDIFont-rubÃ| 8,1| 6,2|12,0|11,9|16,9|21,8|22,0|24,4|20,0|15,9|11,4| 8,9|15,0|
13 | Alt PenedèsW4la Granada| 7,0| 5,5|11,2|12,6|17,2|21,9|22,4|24,3|20,0|16,0|11,1| 8,3|14,8|
14 | Alt PenedèsU3Sant Martà Sarroca| 6,4| 5,1|10,9|12,4|17,0|21,8|22,3|24,3|19,9|15,7|10,8| 8,0|14,6|
15 | Alt PenedèsWYSant Sadurnà d'Anoia| 6,4| 5,1|11,0|12,8|17,6|22,6|23,2|25,0|20,5|16,2|10,9| 7,8|15,0|
16 | CDla Seu d'UrgellAlt Urgell| 3,6| 2,5| 8,5| 8,4|14,6|20,3|21,0|23,4|16,9|12,2| 7,0| 3,2|11,8|
17 | W5OlianaAlt Urgell| 2,0| 2,7| 9,8|10,2|16,8|23,0|22,9|25,6|19,1|13,9| 8,6| 3,1|13,2|
18 | Alt UrgellCJOrganyà | 2,6| 3,5| 9,8| 9,9|16,1|22,0|22,6|25,3|18,8|13,5| 8,2| 2,9|13,0|
19 | Alta RibagorçaZ2Boà (2.535 m)|-2,4|-7,5|-1,3|-3,4| 3,8| 8,6| 9,4|12,0| 6,3| 2,7|-1,1|-3,2| 2,0|
20 | Alta RibagorçaCTel Pont de Suert| 0,5| 1,6| 6,9| 7,9|14,1|18,0|19,1|20,4|15,7|10,7| 6,1| 1,3|10,2|
21 | CEels Hostalets de PierolaAnoia| 7,3| 5,5|11,7|12,1|17,4|22,4|22,9|25,2|20,3|16,2|11,1| 8,3|15,1|
22 | XBla LlacunaAnoia| 5,4| 3,3| 9,3|10,3|15,6|20,8|20,9|23,3|18,0|14,1| 9,1| 6,9|13,1|
23 | AnoiaXAla Panadella| 3,6| 1,7| 9,2| 8,7|14,9|20,5|20,4|23,2|17,2|13,3| 7,9| 5,1|12,2|
24 | H1Ã’denaAnoia| 5,1| 3,3| 9,4|11,5|16,3|21,7|22,5|24,6|19,4|15,2| 9,3| 6,0|13,7|
25 | WWArtésBages| 3,5| 2,8| 9,2|11,2|16,6|22,4|23,2|25,1|19,3|15,0| 9,1| 4,3|13,5|
26 | U4Castellnou de BagesBages| 4,8| 3,8|10,5|10,9|16,3|22,0|22,5|25,0|19,3|15,0| 9,6| 5,9|13,9|
27 | R1el Pont de VilomaraBages| 3,8| 3,1| 9,9|12,3|17,4|22,9|23,5|25,4|20,0|15,7| 9,7| 5,0|14,1|
28 | BagesWNMontserrat - Sant Dimes| 6,2| 3,3| 9,7| 8,6|14,8|19,5|19,5|22,4|16,9|13,5| 9,0| 7,1|12,6|
29 | CLSant Salvador de GuardiolaBages| 3,3| 2,8| 9,1|11,5|16,4|22,0|22,4|24,6|19,2|14,9| 9,1| 4,8|13,4|
30 | U5Prades - los HortalsBaix Camp| 2,8| 0,0| 6,4| 7,4|13,0|18,4|18,0|21,3|15,0|11,3| 6,5| 4,1|10,4|
31 | W6RiudomsBaix Camp| 9,7| 7,1|12,0|13,4|17,6|22,4|23,1|25,2|21,2|17,1|12,3|10,1|16,0|
32 | U6Vinyols i els ArcsBaix Camp|10,2| 7,6|12,0|13,8|17,6|22,5|24,0|25,9|22,3|18,2|13,2|11,1|16,6|
33 | Baix EbreU7Aldover|10,0| 8,5|13,2|14,8|19,7|24,6|25,2|27,1|22,7|18,3|12,9|11,1|17,4|
34 | DBel PerellóBaix Ebre| 8,7| 7,0|12,0|13,3|17,9|22,6|23,3|25,3|21,4|17,2|11,9|10,3|15,9|
35 | U9l'AldeaBaix Ebre| 9,9| 8,1|12,5|14,3|18,5|23,3|24,1|26,0|22,1|17,9|13,1|10,7|16,8|
36 | UAl'Ametlla de MarBaix Ebre| 9,6| 7,8|12,3|13,8|18,0|22,9|23,9|25,8|22,0|17,6|12,5|10,6|16,4|
37 | Baix EbreX5PN dels Ports| 3,4|-0,2| 6,5| 6,8|13,4|18,7|17,8|21,2|15,2|11,3| 6,1| 4,9|10,5|
38 | Baix Empordà DOCastell d'Aro| 6,7| 5,1|10,6|12,0|16,2|20,9|21,8|23,8|20,1|16,3|12,2| 8,1|14,5|
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
Проблемы с Unicode связаны с моей средой разработки (Spyder).
Если вы опасаетесь слишком углубляться в Python или другие решения, основанные на коде, совершенно другой подход к быстрому и грязному решению для небольшого количества PDF-файлов заключается в том, чтобы передать эту задачу на MechanicalTurk.
Наличие нескольких пользователей на столбец позволяет дважды проверить отправленные ответы, а также опубликовать итоговую таблицу.csv и заплатить большую сумму (скажем, 5 долларов) за каждую ошибку, которую может найти работник. Часто оказывается намного дешевле, чем ваше или чужое время программирование решения.
Хотя макет отличается на разных страницах при использовании pdftotextобратите внимание, что заголовки столбцов на отдельных страницах (COMARCA, CODI и т. д.), похоже, совпадают с данными на этой странице.
Кроме того, в вашем pdf есть много разных типов данных - направление ветра, сила ветра, влажность, осадки и т. Д. Таким образом, не только макет отличается на разных страницах для одних и тех же данных, но и макет отличается, потому что существуют разные наборы данных, как Что ж.
И просто для полноты - отсутствующие данные для "Solsonès" (в качестве одного примера) существуют в оригинальном PDF. Это похоже на pdftotext проделал разумную работу - отсутствующие данные являются пробелами, как в оригинальном PDF.
В результате, возможно, имеет смысл остаться с pdftotext и обрабатывать страницы (которые разделены фидами форм) как столбчатые данные и анализировать с помощью struct как задокументировано здесь:
Как эффективно анализировать файлы фиксированной ширины?
Один из способов сделать эту работу - определить подачу формы, найти следующую строку, начинающуюся с "COMARCA", и использовать интервал в этой строке, чтобы настроить столбцы для struct,
Усилия по созданию индекса для этого (предположительно, различия в форматах относятся к различным подотчетам. Похоже, что все это относится к Каталонии:
heads <- grep(" .+2012", txt)
notheads <- grep(" .+Anuari de", txt)
headtxt <- unique(trim(txt[1:length(txt) %in% heads & !1:length(txt) %in% notheads]))
[1] "TEMPERATURA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012"
[2] "TEMPERATURA MÀXIMA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012"
[3] "TEMPERATURA MÍNIMA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012"
[4] "TEMPERATURA MÀXIMA ABSOLUTA MENSUAL ( ºC ) - 2012"
[5] "TEMPERATURA MÍNIMA ABSOLUTA MENSUAL ( ºC ) - 2012"
[6] "AMPLITUD TÈRMICA MITJANA MENSUAL ( ºC ) - 2012"
[7] "AMPLITUD TÈRMICA MÀXIMA MENSUAL ( ºC ) - 2012"
[8] "NOMBRE DE DIES DE GLAÇADA ( TN ≤ 0 ºC ) - 2012"
[9] "PRECIPITACIÓ MENSUAL ( mm ) - 2012"
[10] "PRECIPITACIÓ MENSUAL MÀXIMA EN 24 HORES ( mm ) - 2012"
[11] "PRECIPITACIÓ MENSUAL MÀXIMA EN 1 HORA ( mm ) - 2012"
[12] "PRECIPITACIÓ MENSUAL MÀXIMA EN 30 MINUTS ( mm ) - 2012"
[13] "PRECIPITACIÓ MENSUAL MÀXIMA EN UN 1 MINUT ( mm ) - 2012"
[14] "NOMBRE DE DIES DE PRECIPITACIÓ (PPT ≥ 0,1 mm) - 2012"
[15] "NOMBRE DE DIES DE PRECIPITACIÓ (PPT > 0,2 mm) - 2012"
[16] "VELOCITAT MITJANA DEL VENT MENSUAL ( m/s ) - 2012"
[17] "DIRECCIÓ DOMINANT DEL VENT - 2012"
[18] "MITJANA MENSUAL DE LA RATXA MÀXIMA DIÀRIA DEL VENT ( m/s ) - 2012"
[19] "RATXA MÀXIMA ABSOLUTA DEL VENT MENSUAL ( m/s ) - 2012"
[20] "HUMITAT RELATIVA MITJANA MENSUAL ( % ) - 2012"
[21] "MITJANA MENSUAL DE LA HUMITAT RELATIVA MÀXIMA DIÀRIA ( % ) - 2012"
[22] "MITJANA MENSUAL DE LA HUMITAT RELATIVA MÍNIMA DIÀRIA ( % ) - 2012"
[23] "MITJANA MENSUAL DE LA IRRADIACIÓ SOLAR GLOBAL DIÀRIA ( MJ/m2 ) - 2012"
[24] "PRESSIÓ ATMOSFÈRICA MITJANA MENSUAL, A NIVELL DE L'EMA ( hPa ) - 2012"
[25] "PRESSIÓ ATMOSFÈRICA MÀXIMA ABSOLUTA MENSUAL ( hPa ) - 2012"
[26] "PRESSIÓ ATMOSFÈRICA MÍNIMA ABSOLUTA MENSUAL ( hPa ) - 2012"
[27] "GRUIX MÀXIM MENSUAL DE NEU AL TERRA ( cm ) - 2012"
Парэнс и тире мешают переписке. Таким образом, пытаясь получить в форму, где эти значения могут быть использованы для определения местоположения заголовка страницы с помощью grep(val, txt) успешно удалив "\\(.+$" соответствует единственному исключению (которое я решил исправить "от руки":
headtxt[14:15]
#[14] "NOMBRE DE DIES DE PRECIPITACIÓ (PPT ≥ 0,1 mm) - 2012"
#[15] "NOMBRE DE DIES DE PRECIPITACIÓ (PPT > 0,2 mm) - 2012"
headtxt <- gsub("\\(.+$", "", headtxt)
pagedivs <- lapply(headtxt, grep, txt)
# Seemed reasonable that the first 5 (of 10) should be the first section
pagedivs[[14]] <- pagedivs[[14]][1:5]
pagedivs[[15]] <- pagedivs[[15]][6:10]
Так что поиск маркера для конечных страниц выглядит так, как будто 4 пустые строки надежны
> length(notheads)
[1] 113
> rl.lens <- rle( nchar(txt) )
> table(rl.lens$lengths[rl.lens$values==0])
# 1 4
#226 113
Убраны все "Ã", потому что они создавали столбцы с фиксированной шириной:
txt <- gsub("Ã", "", txt)
write(txt, "txt_noAs.txt)
Интересно, что мой текстовый редактор теперь показывает "à" там, где раньше использовалось "Ã". На этом этапе можно зацикливаться на страницах внутри типа страницы, начиная с pagedivs+4 до расположения 4 пустых строк и использовать read.fwf из пакета "Утилиты". Остается поддержать это определение макета, о котором вы говорите, что у вас уже есть дескриптор, но который также может быть получен с помощью ремешка pkg:gsubfn или решения регулярных выражений.
В поисках подхода для разработки решения регулярных выражений:
> numfields <- gregexpr("[-[:digit:].]+ ", txt)
> table( sapply( numfields, length))
1 2 3 5 6 7 8 11 12 13 14 15
1201 193 8 1 13 15 2 4 1162 869 308 32
16 17 19 20 21 23 24 25 26 27 28 30
1 3 1 1 1 7 10 688 481 168 13 1
Очевидно, что страницы делятся на два класса: те, где число числовых столбцов 12-14, и те, где их число 23-28. Я ожидал бы, что это будет немного по-другому, но я думаю, что "ЛЮБЫЕ" столбцы оправдали мои ожидания.
Совершенно очевидно, что исходная электронная таблица Excel состояла из разных листов, в которых использовались столбцы различной ширины.
Таким образом, в таблицах PDF также используются столбцы различной ширины. Если вы посмотрите на PDF, вы увидите следующие группы диапазонов страниц, каждый из которых имеет одинаковую ширину столбцов. Каждая группа также описывает разные вещи, как видно из заголовков изменений для начальной страницы каждой группы (я могу определить эти различия, даже не понимая по-испански):
- страницы 2-6 (5 страниц)
- страницы 7-11 (5 страниц)
- страницы 12-16 (5 страниц)
- страницы 17-21 (5 страниц)
- страницы 22-26 (5 страниц)
- страницы 27-31 (5 страниц)
- страницы 32-36 (5 страниц)
- страницы 37-41 (5 страниц)
- страницы 42-46 (5 страниц)
- страницы 47-51 (5 страниц)
- страницы 52-56 (5 страниц)
- страницы 57+58 (2 страницы)
- страницы 59-62 (4 страницы)
- страницы 63-67 (5 страниц)
- страницы 68-72 (5 страниц)
- страницы 73-76 (4 страницы)
- страницы 77-80 (4 страницы)
- страницы 81-84 (4 страницы)
- страницы 85-88 (5 страниц)
- страницы 89-93 (5 страниц)
- страницы 84-98 (5 страниц)
- страницы 99-103 (5 страниц)
- страницы 104-107 (4 страницы)
- страницы 108+109 (2 страницы)
- страницы 110+111 (2 страницы)
- страницы 112+113 (2 страницы)
- наконец, страница 114 (только 1 страница)
Итак, вы могли бы позволить pdftotext извлечь данные таблицы по этим группам страниц. Если результаты не будут точно выровнены столбцы в каждом диапазоне страниц, вам придется извлекать таблицы постранично. Их должно быть достаточно легко импортировать в Excel как данные таблицы "фиксированной ширины".
Чтобы показать вам пример (созданный с помощью версии Попплера pdftotext):
pdftotext \
-layout \
-enc UTF-8 \
-f 22 -l 26 \
-nopgbrk \
-x 20 -y 82 \
-W 810 -H 450 \
EMAtaules2012.pdf \
-
-f 22 -l 26:
Это говорит инструменту, чтобы извлечь страницу 22 как первую в диапазоне и страницу 26 как последнюю.-nopgbrk:
Говорит инструменту не вставлять разрывы страниц.-x 20 -y 82:
Устанавливает верхний левый угол (в пикселях) области, из которой извлекаются данные таблицы. Обратите внимание, я использовал здесь такие значения, которые также исключают заголовки столбцов, а не только заголовки страниц и имена таблиц.-W 810 -H 450: Устанавливает ширину и высоту (в пикселях) области, используемой для извлечения данных таблицы.
Обратите внимание, если вы используете версию XPDF pdftotext (доступно на http://www.foolabs.com/xpdf/download.html) параметры командной строки для -x , -y , -W а также -H не поддерживаются Но если вы используете -table вместо -layout с XPDF-pdftotext результат должен быть аналогичным (однако вам все равно придется вручную удалять заголовки страниц и столбцов).
Выше команда дает вам этот вывод (я показываю только вывод для первых двух страниц с шириной скачка точно на границе страницы, 2 строки после Baix Ebre записей):
Alt Camp VY Nulles -1,4 19 -4,9 12 1,1 07 4,0 07 4,8 01 11,2 13 12,0 02 12,7 31 8,3 27 0,7 29 0,1 30 -1,7 01 -4,9 12/02 Alt Camp DQ Vila-rodona -0,5 30 -4,5 03 1,3 07 3,4 17 5,5 02 13,0 14 12,8 02 14, 6 31 8,9 27 2,6 28 0,2 30 0,6 12 -4,5 03/02 Alt Empordà U1 Cabanes -3,0 15 -6,0 09 -0,3 02 2,9 25 3, 6 01 12,2 11 10,5 24 12,6 27 6,6 27 2,8 30 2,0 30 -4,3 12 -6,0 09/02 Alt Empordà W1 Castelló d'Empúries -2,7 15 -6,2 09 0,3 02 3,2 07 6,0 01 12,1 16 11,1 24 13,3 27 7,5 27 0,7 30 2,2 23 -3,7 12 -6,2 09/02 Alt Empordà VZ Espolla -1,8 15 -6,8 09 1,5 19 2,9 07 5,7 01 12,2 12 10,3 24 13,7 07 7,6 20 2,5 30 2, 5 07 -4,8 12 -6,8 09/02 Alt Empordà D6 Portbou 1,7 29 -4,5 04 4,8 06 3,3 16 9,4 01 12,6 11 13,3 01 15, 3 06 12,4 26 4,7 28 4,0 30 1,4 12 -4,5 04/02 Alt Empordà D4 Розы -1,6 15 -4,2 09 2,9 16 4,6 07 7,0 01 13,5 12 13,5 24 15,7 27 8,7 27 2,1 30 3,5 23 -2,5 12 -4,2 09/02 Alt Empordà U2 Sant Pere Pescador -3,5 15 -6,1 09 -0,2 02 2,6 07 5,8 01 10,3 12 9,6 24 12,7 27 8,0 27 -0,2 30 1,9 23 -3,5 12 -6,1 09/02 Alt Empordà W2 Torroella de Fluvià -4,0 15 -6,7 09 -1,3 02 1,6 07 3,4 02 9,5 12 9,5 24 12,6 27 6,4 27 -0,6 30 0,9 30 -4,2 12 -6,7 09/02 Alt Empordà W3 Ventalló -5,0 15 -6,8 09 -0,7 02 1,9 07 4,3 01 10,2 12 10,6 24 12,5 27 6,9 27 -0,7 30 -0,8 30 -5,2 12 -6,8 09/02 Alt Penedès WP Canaletes -1,0 14 -5,3 12 1,6 07 3,1 17 5,7 03 11,2 13 12,1 02 13,7 31 9,0 27 1,8 29 -0,8 30 -0,6 02 -5,3 12/02 Alt Penedès DI Font-rubí -1,1 29 -4,9 12 2,0 08 4,4 17 6,9 01 11,6 09 11,8 02 15,1 31 10,0 26 0,3 29 -0,3 30 -0,3 02 -4,9 12/02 Alt Penedès W4 la Granada -0,9 31 -5,4 13 1,0 07 3,7 17 5,9 01 11,1 13 12,1 02 13,5 31 9,0 26 1,7 29 -0,9 30 -0,3 02 -5,4 13/02 Alt Penedès U3 Sant Martí Sarroca -4,1 14 -7,2 13 -0,3 08 3,0 07 4,6 03 11,2 12 11,4 02 13,2 31 8,2 26 -0,6 29 -1,1 30 -4,3 02 -7,2 13/02 Alt Penedès WY Sant Sadurní d'Anoia -2,7 31 -5,7 13 -0,3 08 2,4 07 4,7 01 10,7 12 12,0 02 13,8 31 8,0 27 1,6 30 -2,2 30 -2,8 02 -5,7 13/02 Alt Urgell CD la Seu d'Urgell -6,9 15 -10,7 12 -4,6 06 -1,5 17 2,1 01 6,3 12 7,5 02 7,2 31 3,1 27 -3,0 29 -4,0 30 -8,4 12 -10,7 12/02 Alt Urgell W5 Олиана -6,6 31 -12,0 12 -4,3 08 -1,1 14 1,4 01 7,8 12 9,6 02 11,2 26 7,4 26 -3,1 29 -4,5 30 -6,8 10 -12,0 12/02 Alt Urgell CJ Organyà -8,2 14 -8,8 05 -2,4 19 -0,9 20 1,1 01 6,6 12 9,9 02 10,4 31 5,6 27 -2,2 30 -1,7 30 -7,8 12 -8,8 05/02 Alta Ribagorça Z2 Boí (2,535 м) -14,3 29 -23,0 03 -13,6 06 -11,5 16 -7,2 01 -1,8 12 0,7 01 -2,0 31 -3,5 26 -14,2 28 -12,9 29 -11,5 06 -23,0 03/02 Alta Ribagorça CT el Pont de Suert -10,3 15 -11,8 21 -6,4 07 -3,4 17 -0,1 01 3,5 12 5,4 15 5,2 31 1,5 27 -4,9 29 -6,7 30 -9,6 12 -11,8 21/02 Аноя СЕ els Hostalets de Pierola -2,0 14 -5,1 13 1,3 07 3,4 17 5,8 01 12,4 12 12,2 02 13,1 31 10,0 27 1,2 29 -0,2 30 -1,9 02 -5,1 13/02 Anoia XB la Llacuna -6,2 14 -8,2 12 -2,8 07 1,1 17 2,4 03 6,4 13 9,8 24 10,2 31 5,0 27 -1,5 29 -3,2 30 -3,9 01 -8,2 12/02 Anoia XA la Panadella -3,9 30 -10,1 03 -2,2 06 -1,4 17 4,2 01 8,3 12 8,5 02 9,5 31 7,5 27 -1,2 28 -2,0 30 -4,4 02 -10,1 03/02 Anoia H1 Адена -5,6 14 -8,7 13 -4,2 07 0,3 17 2,3 01 7,9 13 10,4 02 12,2 31 5,0 27 -0,7 30 -3,3 30 -4,8 02 -8,7 13/02 Bages WW Artés -5,9 14 -10,3 11 -4,9 06 -2,1 17 2,2 01 9,0 12 10,4 24 10,6 31 5,0 27 -2,6 29 -5,0 30 -5,6 02 -10,3 11/02 Bages U4 Castellnou de Bages -5,5 14 -7,5 03 -1,7 06 1,3 17 3,8 01 9,6 12 11,3 02 11,6 31 6,7 27 -0,3 29 -2,9 30 -3,8 02 -7,5 03/02 Бажес R1 el Pont de Vilomara -5,3 14 -9,6 13 -3,0 07 -0,6 17 2,9 01 9,6 13 11,3 02 12,3 31 6,0 27 -1,2 29 -3,4 30 -5,0 02 -9,6 13/02 Bages WN Montserrat - Sant Dimes -0,3 29 -7,4 12 0,4 19 1,8 17 5,3 21 9,5 12 9,5 02 11,5 31 8,6 26 2,4 29 -0,1 30 -1,0 06 -7,4 12/02 Bages CL Sant Salvador de Guardiola -6,3 30 -10,1 13 -4,2 07 0,3 17 1,6 01 7,8 13 9,9 24 9,9 31 4,7 27 -1,5 30 -5,0 30 -6,4 02 -10,1 13/02 Baix Camp U5 Prades - los Hortals -6,6 30 -12,9 12 -5,8 09 -2,7 17 0,7 01 6,8 09 4,9 02 7,8 31 3,8 02 -3,1 29 -5,0 30 -6,6 01 -12,9 12/02 Baix Camp W6 Riudoms 0,0 13 -3,2 03 2,7 01 4,9 07 6,3 01 13,9 13 14,8 02 16,1 31 10,7 26 4,1 28 3,7 30 1,6 10 -3,2 03/02 Baix Camp U6 Vinyols i els Arcs -1,1 15 -2,1 03 1,9 15 4,7 07 6,9 01 15,6 02 15,1 01 17,3 31 11,7 26 6,4 28 4,6 30 2,4 10 -2,1 03/02 Baix Ebre U7 Aldover 0,4 31 -2,0 03 3,7 01 4,0 07 6,6 01 13,4 09 14,8 02 17,1 31 12,2 27 4,5 30 3,7 30 1,0 10 -2,0 03/02 Baix Ebre DB el Perelló -0,2 15 -2,8 03 3,2 07 6,0 17 7,4 01 15,5 09 15,3 02 16,9 31 12,0 29 5,0 30 3,5 30 1,7 01 -2,8 03/02 Baix Ebre U9 l'Aldea -1,3 13 -1,2 04 3,5 01 5,2 07 7,1 01 14,3 09 15,5 01 18,2 31 11,4 27 6,0 30 5,6 30 0,6 10 -1,3 13/01 Baix Ebre UA l'Ametlla de Mar 1,1 15 -2,2 03 4,5 23 5,0 07 6,6 01 14,9 09 15,2 01 17,1 31 11,7 27 4,8 30 4,1 30 2,4 12 -2,2 03/02 Baix Ebre X5 PN dels Порты -4,5 30 -11,3 04 -4,0 07 -2,8 17 0,2 01 5,8 09 7,4 01 8,0 31 4,8 27 -2,6 29 -4,6 30 -5,8 01 -11,3 04/02 Baix Empordà DO Castell d'Aro -1,7 15 -7,4 05 -0,4 06 2,2 17 4,9 01 11,2 12 12,1 24 13,6 31 9,1 27 -0,7 29 -1,5 30 -3,0 12 -7,4 05/02 Baix Empordà DF la Bisbal d'Empordà -3,2 15 -6,8 12 -2,4 06 0,5 17 4,6 01 11,1 12 10,3 24 11,6 31 7,7 27 -1,0 29 -2,2 30 -4,2 12 -6,8 12/02 Baix Empordà UB la Tallada d'Empordà -4,1 15 -7,1 12 -2,0 06 1,8 17 4,8 01 11,9 12 10,8 24 12,4 31 7,2 27 -0,5 30 -2,2 30 -5,1 12 -7,1 12/02 Baix Empordà UC Monells -3,7 15 -8,0 13 -3,2 06 -1,2 17 2,7 01 10,5 13 10,5 24 8,8 31 6,2 27 -2,1 29 -2,5 30 -4,8 12 -8,0 13/02 Baix Empordà UD Serra de Daró -3,2 15 -6,8 12 -1,7 06 0,9 17 4,6 01 11,7 12 10,1 24 11,5 31 7,3 27 0,5 30 -1,7 30 -3,8 12 -6,8 12/02 Baix Empordà UE Torroella de Montgrí -1,8 15 -5,6 12 -1,1 02 2,5 07 5,5 01 12,6 12 11,8 24 14,3 27 8,4 27 1,0 30 -0,5 30 -3,4 12 -5,6 12/02 Baix Llobregat UF Begues - PN del Garraf 0,1 29 -5,8 04 2,5 06 3,1 17 6,4 21 11,8 12 12,3 01 14,2 31 10,1 26 1,8 28 0,1 30 -0,4 02 -5,8 04/02 Baix Llobregat XL el Prat de Llobregat 0,6 30 -4,6 05 2,1 06 5,5 07 8,5 01 12,4 12 14,8 02 16,8 31 9,9 26 3,3 29 1,9 30 0,9 09 -4,6 05/02 Baix Llobregat D3 Валирана 0,6 29 -3,1 03 4,1 07 5,4 17 6,7 01 12,9 12 13,9 02 15,9 31 11,3 27 4,7 29 1,9 30 0,4 01 -3,1 03/02 Baix Llobregat UG Viladecans 1,2 30 -4,1 05 3,8 08 6,2 11 8,4 01 15,0 16 15,4 02 17,5 31 12,1 26 4,2 29 2,2 30 1,1 02 -4,1 05/02 Baix Penedès WZ Cunit -1,9 30 -4,7 13 3,1 10 2,2 17 7,1 01 13,0 12 13,5 02 14,4 31 11,3 26 1,8 29 1,4 30 -1,6 02 -4,7 13/02 Baix Penedès UH el Montmell -0,7 29 -4,7 03 1,9 07 3,9 17 5,4 01 11,4 12 10,0 01 13,8 31 9,8 27 1,5 29 0,4 30 0,4 02 -4,7 03/02 Baix Penedès D9 el Vendrell -1,4 30 -4,2 12 1,2 10 5,3 07 6,4 02 12,9 12 13,2 02 17,7 08 10,7 26 4,3 29 1,1 30 0,1 11 -4,2 12/02 Baix Penedès WO la Bisbal del Penedès -5,4 14 -5,9 13 -1,3 10 4,5 02 3,8 01 11,6 15 12,9 24 14,6 08 7,0 27 0,9 30 -2,1 30 -2,9 01 -5,9 13/02 Barcelonès WU Badalona - Museu 2,2 14 -0,8 04 4,9 07 6,7 17 9,9 01 16,7 12 15,9 02 17,2 31 14,2 27 5,6 29 2,9 30 2,4 02 -0,8 04/02 Barcelonès X4 Барселона - Эль Раваль 5,5 30 0,6 04 7,9 09 9,1 17 11,6 01 17,6 12 16,6 01 19,4 30 16,3 29 7,6 29 5,6 30 4,5 02 0,6 04/02 Barcelonès D5 Барселона - Observatori Fabra 1,0 30 -4,7 03 4,5 07 4,5 17 7,7 21 12,7 12 13,4 02 15,2 31 12,4 27 3,2 28 1,9 30 0,5 02 -4,7 03/02 Barcelonès X8 Барселона - Zona Universitària 1,9 14 -1,8 04 4,8 06 6,1 17 7,6 01 14,5 12 14,6 01 16,8 31 13,3 27 5,4 29 2,3 30 2,1 02 -1,8 04/02 Barcelonès X2 Барселона - зоопарк 3,1 13 -2,3 05 5,1 10 8,5 07 10,1 01 15,9 12 16,6 02 18,0 31 14,8 02 6,8 29 4,3 30 2,2 02 -2,3 05/02 Berguedà UI Gisclareny -5,1 16 -12,5 04 -4,1 05 -2,7 17 -0,6 01 5,7 13 7,4 02 6,1 31 3,2 26 -2,8 29 -5,1 30 -5,6 12 -12,5 04/02 Berguedà WV Guardiola де Бергеда -7,4 14 -11,7 12 -5,8 07 -2,9 14 0,6 02 5,7 12 6,3 02 6,3 31 0,9 27 -4,4 30 -5,7 30 -8,4 01 -11,7 12/02 Berguedà CR la Quar -3,5 29 -11,5 12 -1,8 07 -2,3 17 1,2 01 5,7 12 10,0 15 8,9 31 5,0 27 -1,9 29 -2,7 30 -4,7 01 -11,5 12/02 Berguedà WM Santuari de Queralt -2,4 29 -9,1 04 -0,8 06 -0,2 11 2,9 01 6,2 12 9,2 02 9,7 31 7,2 26 -1,0 28 -1,3 30 -2,8 12 -9,1 04/02 Серданья Z9 Кади Норд (2,143 м) - Прат д'Агуило -11,5 30 -19,6 03 -10,4 06 -9,0 17 -4,5 01 1,8 12 2,9 01 0,9 31 -1,0 26 -10,5 28 -11,4 30 -9,2 02 -19,6 03/02 Серданя ДП Дас -12,9 14 -16,6 12 -9,7 10 -5,5 14 -2,2 14 0,6 12 2,3 02 3,6 27 -2,8 27 -6,9 30 -8,3 30 -13,5 12 -16,6 12/02 Серданья Z3 Малню (2,230 м) -12,2 29 -20,6 03 -10,7 06 -9,6 16 -5,4 01 0,4 12 2,9 01 -0,2 31 -0,4 27 -12,1 28 -11,3 30 -9,1 02 -20,6 03/02 Conca de B. W8 Blancafort -3,1 19 -8,2 11 -2,8 07 1,9 17 2,9 01 10,7 13 11,8 02 12,5 31 6,2 27 -0,3 30 -1,2 30 -3,1 11 -8,2 11/02 Conca de B. CW l'Espluga de Francolí -2,0 16 -5,9 04 -0,9 07 2,5 17 2,8 01 11,5 04 10,4 02 13,2 31 6,5 27 -0,3 30 -1,0 30 -3,2 12 -5,9 04/02 Конка де Б. UJ Санта-Колома-де-Керальт -3,4 14 -8,9 03 -1,1 07 -0,4 17 3,4 01 8,3 13 9,2 02 10,7 31 6,7 27 -0,3 28 -1,6 30 -3,4 02 -8,9 03/02 Garraf UK Сант Пере де Рибес - PN del Garraf -0,3 29 -3,8 04 2,8 06 4,2 17 7,1 01 12,9 12 12,4 02 13,2 31 12,0 27 2,6 29 0,3 30 0,2 02 -3,8 04/02 Garrigues UL Castelldans -4,9 26 -7,0 06 -1,9 10 1,7 07 3,2 01 11,5 15 12,8 03 13 6 31 5,8 27 -0,5 30 -1,5 30 -5,1 12 -7,0 06/02 Garrigues UM la Granadella -3,4 11 -7,6 03 -2,5 10 0,6 17 2,7 01 10,9 13 10,8 02 11,5 31 6,2 02 1,1 29 -0,9 30 -3,4 12 -7,6 03/02 Garrotxa W9 la Vall d'en Bas -6,3 14 -10,9 13 -5,8 07 -2,2 17 1,7 01 8,8 12 6,7 24 8,5 31 4,3 27 -4,3 29 -5,0 30 -6,6 09 -10,9 13/02 Garrotxa DC Olot -4,9 15 -9,9 12 -3,6 07 -1,8 17 2,6 01 9,0 12 9,9 24 9,6 31 5,5 27 -3,3 29 -3,9 30 -5,9 12 -9,9 12/02 Жирон ООН UN Cassa de la Selva -4,2 15 -10,7 05 -3,0 06 0,5 17 1,9 01 8,8 12 11,0 24 10,5 31 6,7 27 -3,2 29 -4,4 30 -5,3 12 -10,7 05/02 Жиронес UO Форнельс де ла Сельва -5,8 15 -10,4 13 -4,9 07 -1,5 17 2,2 01 9,3 12 9,2 24 10,3 31 6,1 27 -3,5 29 -4,3 30 -6,3 12 -10,4 13/02 Жирон XJ Жирона -5,1 15 -9,6 13 -4,0 07 -1,6 17 3,1 01 10,2 12 9,7 24 10,4 31 5,7 27 -3,1 29 -3,8 30 -5,7 12 -9,6 13/02 Жиронес WF Vilablareix -5,2 15 -9,9 13 -4,3 07 -1,7 17 3,0 02 9,0 12 9,7 24 11,7 31 5,7 27 -2,8 29 -2,8 30 -4,6 12 -9,9 13/02 Maresme UP Cabrils 1,6 30 -2,6 11 3,2 07 6,7 17 8,5 01 13,9 12 15,1 02 15,9 31 13,3 26 3,7 28 3,0 30 2,6 12 -2,6 11/02
Если вы знаете, как правильно работать с текстовым редактором, это очень просто и быстро исправить этот текстовый вывод, поэтому он будет легко импортирован в Excel...