高效使用 pdftools 包中的 pdf_data 函数

最终目标是使用 pdftools 包有效地浏览一千页 pdf 文档，以一致、安全地生成可用的数据框/标题。我尝试使用 tabulizer 包和 pdf_text 函数，但结果不一致。因此，开始通过pdf_data()功能，我比较喜欢。

对于那些不熟悉 pdf_data 函数的人来说，它将 pdf 页面转换为坐标网格，0,0 坐标位于页面的左上角。因此，通过排列 x,y 坐标，然后将文档旋转为宽格式，所有信息都会像在页面上一样显示，只有 NA 表示空白

这是一个使用熟悉的 mtcars 数据集的简单示例。

library(pdftools)
library(tidyverse)
library(janitor)

pdf_file <- "https://github.com/ropensci/tabulizer/raw/master/inst/examples/data.pdf"

mtcars_pdf_df <- pdf_data(pdf_file)[[1]]

mtcars_pdf_df%>%
  arrange(x, y)%>%
  pivot_wider(id_cols = y, names_from = x, values_from = text)%>%
  unite(col = Car_type, `154`:`215`, sep = " ", remove = TRUE,  na.rm = TRUE)%>%
  arrange(y)%>%
  rename("Page Number" = `303`)%>%
  unite(col =  mpg, `253`:`254`, sep = "", remove = TRUE, na.rm = TRUE)%>%
  unite(col = cyl, `283` : `291` , sep = "", remove = TRUE, na.rm = TRUE)%>%
  unite(col = disp, `308` : `313`, sep = "", remove = TRUE, na.rm = TRUE)

最好不要使用十几个联合函数来重命名各个列。我使用了看门人包row_to_names()函数在某一时刻将行 1 转换为列名，效果很好，但也许有人有更好的想法？

中心问题；通过合并多个列或移动列以使 NA 被相邻列填充，从数据集中删除 NA。

我正在努力提高效率。可以使用 purrr 包吗？任何有助于提高这一过程效率的帮助将不胜感激。

我所掌握的唯一信息pdf_data()进入这个的函数来自这里......https://ropensci.org/technotes/2018/12/14/pdftools-20/任何额外的资源也将不胜感激（除了 pdftools 包帮助文档/文献）。

感谢大家！我希望这也能帮助其他人使用pdf_data() too :)

如果您知道 PDF 是一张相当整洁的表格，那么这里有一种方法也许可以推广......

library(pdftools)
library(tidyverse)

pdf_file <- "https://github.com/ropensci/tabulizer/raw/master/inst/examples/data.pdf"

df <- pdf_data(pdf_file)[[1]]

df <- df %>% mutate(x = round(x/3),        #reduce resolution to minimise inconsistent coordinates
                    y = round(y/3)) %>% 
  arrange(y, x) %>%                        #sort in reading order
  mutate(group = cumsum(!lag(space, default = 0))) %>%  #identify text with spaces and paste
  group_by(group) %>% 
  summarise(x = first(x),
            y = first(y),
            text = paste(text, collapse = " ")) %>% 
  group_by(y) %>% 
  mutate(colno = row_number()) %>%         #add column numbers for table data 
  ungroup() %>% 
  select(text, colno, y) %>% 
  pivot_wider(names_from = colno, values_from = text) %>% #pivot into table format
  select(-y) %>% 
  set_names(c("car", .[1,-ncol(.)])) %>%   #shift names from first row
  slice(-1, -nrow(.)) %>%                  #remove names row and page number row
  mutate_at(-1, as.numeric)

df
# A tibble: 32 x 12
   car                 mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
   <chr>             <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 Mazda RX4          21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
 2 Mazda RX4 Wag      21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
 3 Datsun 710         22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
 4 Hornet 4 Drive     21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
 5 Hornet Sportabout  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
 6 Valiant            18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
 7 Duster 360         14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
 8 Merc 240D          24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
 9 Merc 230           22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
10 Merc 280           19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
# ... with 22 more rows