PDF de la liste des magasins du buffet du petit-déjeuner COCO converti en CSV

introduction

Fichier PDF de la liste du buffet du petit-déjeuner du COCO et conversion au format CSV Pour référence, j'ai converti en PDF avec camelot, les données nettoyées avec Pandas et converties en CSV.

Préparation

apt install python3-tk ghostscript
pip install camelot-py[cv]
pip install pandas

Nettoyage des données

import camelot
import pandas as pd

tables = camelot.read_pdf(
    "https://www.cocos-jpn.co.jp/menu_pdf/bvshoplist.pdf",
    pages="all",
    split_text=True,
    strip_text="\n",
    line_scale=40,
)

#Nom de colonne
columns = ["".join(i) for i in zip(*(tables[0].df.head(2).values))]

dfs = [table.df.iloc[3:].set_axis(columns, axis=1) for table in tables]

#Renuméroter
df = pd.concat(dfs).reset_index(drop=True)
df.index += 1

#Remplacer les caractères vides par des caractères manquants
df.mask(df == "", inplace=True)

#Si la date de mise en œuvre est quotidienne, en semaine, les samedis et dimanches
df["Date de mise en oeuvre"] = df["Date de mise en oeuvre"].where(df["Frais d'utilisation"].isnull(), df["Frais d'utilisation"])

#Compléter les informations quotidiennes du magasin
df.fillna(method="ffill", inplace=True)

#Supprimer la colonne des frais d'utilisation
df.drop("Frais d'utilisation", axis=1, inplace=True)

#Montant TTC
adult = (
    df["adulte"]
    .str.extractall("([0-9]+)")
    .unstack()
    .rename(columns={0: "adulte_Taxe non comprise", 1: "adulte_taxe inclu"}, level=1)
)
adult.columns = adult.columns.droplevel(level=0)
df["adulte"] = adult["adulte_taxe inclu"].astype(int)

#Montant TTC
child = (
    df["Élèves du primaire et plus jeunes"]
    .str.extractall("([0-9]+)")
    .unstack()
    .rename(columns={0: "enfant_Taxe non comprise", 1: "enfant_taxe inclu"}, level=1)
)
child.columns = child.columns.droplevel(level=0)
df["Élèves du primaire et plus jeunes"] = child["enfant_taxe inclu"].astype(int)

#Renommer la colonne d'adresse
df.rename(columns={"Après l'adresse": "adresse de rue"}, inplace=True)

#Normalisation Unicode des adresses, suppression du blanchiment
df["adresse de rue"] = df["adresse de rue"].str.normalize("NFKC").str.replace(" ", "")

df.to_csv("cocos.csv", encoding="utf_8_sig")

référence

Fichier PDF de la liste du buffet du petit-déjeuner du COCO et conversion au format CSV