一、选择合适的Python库

首先，我们需要选择一个合适的Python库来从PDF中导入数据并将其转换为Excel格式。幸运的是，有几个库可以实现这一操作，例如 PyPDF2、PyMuPDF、pdfminer 和 pdfplumber 等。 这里我们选择使用 pdfplumber 库，因为它比其他库更快，更容易使用，并且支持 Unicode 编码。

import pdfplumber
import pandas as pd
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    text = page.extract_text()
    table = page.extract_tables()[0]
df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
df.to_excel("example.xlsx")

二、从PDF中提取文本和表格数据

在使用 pdfplumber 库从PDF中导入数据之前，我们需要首先安装这个库。在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pdfplumber

接下来，使用 pdfplumber 库打开 PDF 文件，并将其保存在 pdf 变量中。然后，我们可以使用 pdf.pages[0] 选择页面，并使用 extract_text() 方法提取页面上的文本。如果 PDF 文件包含表格数据，则我们可以使用 extract_tables() 方法从页面中提取表格数据。

import pdfplumber
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    text = page.extract_text()
    table = page.extract_tables()[0]

现在我们可以使用 Pandas 库将表格数据保存为 DataFrame 对象，然后将其转换为 Excel 格式并将其保存到磁盘上：

import pdfplumber
import pandas as pd
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    text = page.extract_text()
    table = page.extract_tables()[0]
df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
df.to_excel("example.xlsx")

三、处理PDF文件中的非表格数据

如果 PDF 文件包含非表格数据，例如图像或注释，我们也可以使用 pdfplumber 库来提取这些数据。使用 pdfplumber 库中的 annotations 属性可以获取页面上的注释信息。另外，我们可以使用 extract_image() 方法来提取页面上的图像。

import pdfplumber
with pdfplumber.open("example.pdf") as pdf:
    page = pdf.pages[0]
    annotations = page.annotations
    image = page.extract_image()

通过以上三个步骤，我们已经可以将 PDF 数据导入 Excel 并进行格式转换了。这是一个非常有用的技能，它可以帮助我们更方便地处理数据并进行相关分析。