PYTHONL Telegram 5061
📊 Из PDF в DataFrame за пару строк кода

Работаете с финансовыми отчётами или любыми табличными данными в PDF?
С библиотекой docling это становится максимально просто.

Большинство инструментов для работы с PDF заставляют собирать пайплайн вручную:
одна библиотека для извлечения текста, другая для парсинга, третья для чанкинга.

Docling закрывает весь процесс — от сырых PDF до структурированных и готовых к поиску данных — в одном решении.

📌 Преимущество Docling
🔹 Поддержка PDF, DOCX, PPTX, HTML и изображений
🔹 AI-модель TableFormer для понимания сложных таблиц
🔹 Vision-модели для OCR и image-to-text
🔹 Простой экспорт в pandas DataFrame, JSON и Markdown

Пример: конвертируем PDF с отчётом о доходах и сразу получаем pandas DataFrame 👇


from docling.document_converter import DocumentConverter

converter = DocumentConverter()
result = converter.convert("financial_report.pdf")

for table in result.document.tables:
df = table.export_to_dataframe()


📌 Github

@pythonl

#AI #RAG #Docling #DataEngineering #PDF
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍197🔥5🤩2



tgoop.com/pythonl/5061
Create:
Last Update:

📊 Из PDF в DataFrame за пару строк кода

Работаете с финансовыми отчётами или любыми табличными данными в PDF?
С библиотекой docling это становится максимально просто.

Большинство инструментов для работы с PDF заставляют собирать пайплайн вручную:
одна библиотека для извлечения текста, другая для парсинга, третья для чанкинга.

Docling закрывает весь процесс — от сырых PDF до структурированных и готовых к поиску данных — в одном решении.

📌 Преимущество Docling
🔹 Поддержка PDF, DOCX, PPTX, HTML и изображений
🔹 AI-модель TableFormer для понимания сложных таблиц
🔹 Vision-модели для OCR и image-to-text
🔹 Простой экспорт в pandas DataFrame, JSON и Markdown

Пример: конвертируем PDF с отчётом о доходах и сразу получаем pandas DataFrame 👇


from docling.document_converter import DocumentConverter

converter = DocumentConverter()
result = converter.convert("financial_report.pdf")

for table in result.document.tables:
df = table.export_to_dataframe()


📌 Github

@pythonl

#AI #RAG #Docling #DataEngineering #PDF

BY Python/ django




Share with your friend now:
tgoop.com/pythonl/5061

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Developing social channels based on exchanging a single message isn’t exactly new, of course. Back in 2014, the “Yo” app was launched with the sole purpose of enabling users to send each other the greeting “Yo.” The initiatives announced by Perekopsky include monitoring the content in groups. According to the executive, posts identified as lacking context or as containing false information will be flagged as a potential source of disinformation. The content is then forwarded to Telegram's fact-checking channels for analysis and subsequent publication of verified information. Activate up to 20 bots Your posting frequency depends on the topic of your channel. If you have a news channel, it’s OK to publish new content every day (or even every hour). For other industries, stick with 2-3 large posts a week. Just as the Bitcoin turmoil continues, crypto traders have taken to Telegram to voice their feelings. Crypto investors can reduce their anxiety about losses by joining the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram.
from us


Telegram Python/ django
FROM American