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IRONPDFの使用

C#でPDFテーブルを読む方法

Curtis Chau
Curtis Chau
更新日:

PDFドキュメントから構造化された表データを抽出することは、データ分析、レポート作成、または他のシステムへの情報統合においてC#開発者にとって頻繁な必要性です。 しかし、PDFは一貫した視覚的なプレゼンテーションのために設計されており、データ抽出を簡単にはできません。 これは、特に表が単純なテキストベースのグリッドから、セルが結合された複雑なレイアウト、またはスキャンされたドキュメントに埋め込まれた画像としての表まで大きく異なる可能性があるため、C#でプログラム的にPDFファイルから表を読み取ることを困難にします。

このガイドは、IronPDFを使用したPDF表抽出にアプローチするための包括的なC#チュートリアルを提供します。 私たちは主に、IronPDFの強力なテキスト抽出機能を活用してテキストベースのPDFから表形式のデータにアクセスし、解析する方法を探求します。 この方法の効果を論じ、解析のための戦略を提供し、抽出された情報の取り扱いについての洞察を提供します。 さらに、スキャンされたPDFを含む複雑なシナリオに取り組むための戦略にも触れます。

C#でPDFから表データを抽出するための主なステップ

  1. PDF処理のためにIronPDF C#ライブラリ（https://nuget.org/packages/IronPdf/）をインストールします。
  2. （オプションのデモステップ）IronPDFのRenderHtmlAsPdfを使用してHTML文字列から表を含むサンプルPDFを作成します。 (セクションを参照：デモステップ テーブルデータを含むPDFドキュメントを作成する)
  3. 任意のPDFドキュメントをロードし、ExtractAllTextメソッドを使用して生のテキストコンテンツを取得します。 (セクションを参照：PDFからテーブルデータを含む全てのテキストを抽出する)
  4. 抽出されたテキストを解析し、表の行とセルを識別するためのC#ロジックを実装します。 (セクションを参照：C#で抽出されたテキストを解析して表データを再構築する)
  5. 構造化された表データを出力するか、さらなる使用のためにCSVファイルに保存します。 (セクションを参照：C#で抽出されたテキストを解析して表データを再構築する)
  6. スキャンされたPDFの場合、OCRなどの高度な技術を検討します（後述します）。

IronPDF - C# PDFライブラリ

IronPDFは、.NETでPDFを操作するためのC# .NETライブラリソリューションであり、開発者がソフトウェアアプリケーションでPDFドキュメントを簡単に読み込み、作成、編集できるようにします。 その堅牢なChromiumエンジンは、HTMLからPDFドキュメントを高精度かつ高速でレンダリングします。 開発者がさまざまな形式からPDFおよびその逆への変換をシームレスに行うことを可能にします。 最新の.NETフレームワーク（.NET 7、.NET 6、5、4、.NET Core、およびStandard）をサポートします。

さらに、IronPDF .NET APIは開発者がPDFを操作および編集し、ヘッダーとフッターを追加し、重要なテキスト、画像、（以降で説明する）表データをPDFから簡単に抽出することを可能にします。

いくつかの重要な機能は次のとおりです：

  • Create PDF files from various sources (HTML to PDF, Images to PDF)
  • PDFファイルのロード、保存、印刷（Print PDF files）
  • Merge and split PDF files
  • PDFファイルからデータ（テキスト、画像、および表のような構造化データ）を抽出する

IronPDFライブラリを使用してC#で表データを抽出するステップ

PDFドキュメントから表データを抽出するには、C#プロジェクトを作成します：

  1. Visual Studio：Visual Studio（例：2022）がインストールされていることを確認します。 インストールされていない場合は、Visual Studioのウェブサイト（https://visualstudio.microsoft.com/downloads/）からダウンロードします。

  2. プロジェクトを作成します：

    • Visual Studio 2022を開き、[Create a new project]をクリックします。

    • 「コンソールアプリ」（または希望するC#プロジェクトタイプ）を選択し、[Next]をクリックします。

    • プロジェクトに名前を付け（例：「ReadPDFTableDemo」）て[Next]をクリックします。

    • 希望する.NETフレームワーク（例：.NET 6以降）を選択します。

    • [Create]をクリックします。 コンソールプロジェクトが作成されます。

  3. IronPDFをインストールします：

    • Visual Studio NuGet Package Managerを使用して：

      • ソリューションエクスプローラーでプロジェクトを右クリックし、「Manage NuGet Packages...」を選択します。

      • NuGetパッケージマネージャーで「IronPdf」を検索し、「Install」をクリックします。
    • NuGetパッケージを直接ダウンロードします：IronPDFのNuGetパッケージページを訪問します（https://www.nuget.org/packages/IronPdf/）。
    • IronPDF .DLLライブラリをダウンロードします：公式IronPDFウェブサイトからダウンロードし、プロジェクトにDLLを参照します。

（デモステップ）表データを含むPDFドキュメントの作成 このチュートリアルでは、まずHTML文字列から簡単な表を含むサンプルPDFを作成します。

これにより、既知のPDF構造が抽出プロセスを示すために使用されます。 実際のシナリオでは、既存のPDFファイルをロードします。

IronPDFの名前空間を追加し、オプションでライセンスキーを設定します（IronPDFは開発には無料ですが、商業用展開にはウォーターマークなしのライセンスが必要です）：

ここにサンプル表のHTML文字列があります： 次に、ChromePdfRendererを使用してこのHTMLからPDFを作成します：

SaveAsメソッドはPDFを保存します。 生成されたtable_example.pdfはこのようになります（HTMLに基づく概念画像）： 次に、ChromePdfRendererを使用してこのHTMLからPDFを作成します：

PDFからテーブルデータを含む全てのテキストを抽出する 表データを抽出するには、まずPDF（作成したものまたは既存のPDF）をロードし、ExtractAllTextメソッドを使用します。

このメソッドは、PDFページから全てのテキストコンテンツを取得します。

allText変数は、現在PDFからの全てのテキストコンテンツを保持しています。 生の抽出を表示してみることができます： 抽出されたテキストを解析してC#で表データを再構築する

生テキストを抽出したら、次の課題はこの文字列を解析して表形式のデータを識別し構造化することです。

using IronPdf;
using System;       // For StringSplitOptions, Console
using System.IO;    // For StreamWriter

// Apply your license key if you have one. Otherwise, IronPDF runs in trial mode.
// License.LicenseKey = "YOUR-TRIAL/PURCHASED-LICENSE-KEY";
using IronPdf;
using System;       // For StringSplitOptions, Console
using System.IO;    // For StreamWriter

// Apply your license key if you have one. Otherwise, IronPDF runs in trial mode.
// License.LicenseKey = "YOUR-TRIAL/PURCHASED-LICENSE-KEY";
Imports IronPdf
Imports System ' For StringSplitOptions, Console
Imports System.IO ' For StreamWriter

' Apply your license key if you have one. Otherwise, IronPDF runs in trial mode.
' License.LicenseKey = "YOUR-TRIAL/PURCHASED-LICENSE-KEY";
$vbLabelText   $csharpLabel

このステップは、PDF内の表の一貫性と形式に大きく依存します。

string HTML = "<html>" +
        "<style>" +
            "table, th, td {" +
                "border:1px solid black;" +
            "}" +
        "</style>" +
        "<body>" +
            "<h1>A Simple table example</h1>" + // Corrected typo: h1 not h2
            "<table>" +
                "<tr>" +
                    "<th>Company</th>" +
                    "<th>Contact</th>" +
                    "<th>Country</th>" +
               "</tr>" +
                "<tr>" +
                    "<td>Alfreds Futterkiste</td>" +
                    "<td>Maria Anders</td>" +
                    "<td>Germany</td>" +
                "</tr>" +
                "<tr>" +
                    "<td>Centro comercial Moctezuma</td>" +
                    "<td>Francisco Chang</td>" +
                    "<td>Mexico</td>" +
                "</tr>" +
            "</table>" +
            "<p>To understand the example better, we have added borders to the table.</p>" +
        "</body>" +
        "</html>";
string HTML = "<html>" +
        "<style>" +
            "table, th, td {" +
                "border:1px solid black;" +
            "}" +
        "</style>" +
        "<body>" +
            "<h1>A Simple table example</h1>" + // Corrected typo: h1 not h2
            "<table>" +
                "<tr>" +
                    "<th>Company</th>" +
                    "<th>Contact</th>" +
                    "<th>Country</th>" +
               "</tr>" +
                "<tr>" +
                    "<td>Alfreds Futterkiste</td>" +
                    "<td>Maria Anders</td>" +
                    "<td>Germany</td>" +
                "</tr>" +
                "<tr>" +
                    "<td>Centro comercial Moctezuma</td>" +
                    "<td>Francisco Chang</td>" +
                    "<td>Mexico</td>" +
                "</tr>" +
            "</table>" +
            "<p>To understand the example better, we have added borders to the table.</p>" +
        "</body>" +
        "</html>";
HTML

一般的な解析戦略：

var renderer = new ChromePdfRenderer();
PdfDocument pdfDocument = renderer.RenderHtmlAsPdf(HTML);
pdfDocument.SaveAs("table_example.pdf");
Console.WriteLine("Sample PDF 'table_example.pdf' created.");
var renderer = new ChromePdfRenderer();
PdfDocument pdfDocument = renderer.RenderHtmlAsPdf(HTML);
pdfDocument.SaveAs("table_example.pdf");
Console.WriteLine("Sample PDF 'table_example.pdf' created.");
Dim renderer = New ChromePdfRenderer()
Dim pdfDocument As PdfDocument = renderer.RenderHtmlAsPdf(HTML)
pdfDocument.SaveAs("table_example.pdf")
Console.WriteLine("Sample PDF 'table_example.pdf' created.")
$vbLabelText   $csharpLabel
  1. 行デリミタを識別する：新しい行の文字（ または ）は一般的な行区切りです。 2. 列デリミタを識別する：行内のセルは、複数のスペース、タブ、または特定の既知の文字（', 'や';'）で区切られているかもしれません。

列が視覚的に整列されているが明確なテキスト区切りがない場合は、一貫したスペースのパターンに基づいて構造を推測するかもしれませんが、これはより複雑です。 NuGetパッケージマネージャーUIでIronPDFを検索する

  1. 非表コンテンツをフィルタリングする：ExtractAllTextメソッドはすべてのテキストを取得します。

テーブルを実際に形成するテキストを分離するためのロジックが必要であり、おそらくヘッダーキーワードを探すか、プレアンブル/ポストアンブルテキストをスキップすることが必要です。 C#のString.Splitメソッドは、これに役立つ基本ツールです。

// Load the PDF (if you just created it, it's already loaded in pdfDocument)
// If loading an existing PDF:
// PdfDocument pdfDocument = PdfDocument.FromFile("table_example.pdf"); 
// Or use the one created above:
string allText = pdfDocument.ExtractAllText();
// Load the PDF (if you just created it, it's already loaded in pdfDocument)
// If loading an existing PDF:
// PdfDocument pdfDocument = PdfDocument.FromFile("table_example.pdf"); 
// Or use the one created above:
string allText = pdfDocument.ExtractAllText();
' Load the PDF (if you just created it, it's already loaded in pdfDocument)
' If loading an existing PDF:
' PdfDocument pdfDocument = PdfDocument.FromFile("table_example.pdf"); 
' Or use the one created above:
Dim allText As String = pdfDocument.ExtractAllText()
$vbLabelText   $csharpLabel

サンプルの特定の例では、ピリオド（この特定の例における単純なヒューリスティック）を含む行をフィルタリングすることで、テーブル行だけを抽出しようとする例です： このコードは、テキストを行に分割します。

Console.WriteLine("\n--- Raw Extracted Text ---");
Console.WriteLine(allText);
Console.WriteLine("\n--- Raw Extracted Text ---");
Console.WriteLine(allText);
Imports Microsoft.VisualBasic

Console.WriteLine(vbLf & "--- Raw Extracted Text ---")
Console.WriteLine(allText)
$vbLabelText   $csharpLabel

if条件は、非テーブルテキストのこの特定の例の非常に基本的なフィルターです。 実際のシナリオでは、表の行とセルを正確に識別および解析するために、より堅牢なロジックが必要です。

単純なフィルタされたテキストの出力：

重要なテキスト解析方法の考慮事項： * 最も適した用途： テキストをベースにしたPDFで、単純で一貫した表の構造と明確なテキスト区切り文字があるもの。

  • 制限事項： この方法は以下の内容で苦労する可能性があります：

    • 結合されたセルや複雑なネストされた構造を持つ表。
    • テキスト区切り文字ではなく視覚的スペースで定義された列による表。| 画像として埋め込まれた表（OCRが必要）。 不一致なテキスト抽出順序を引き起こすPDFの生成のバリエーション。 （理想的にはテーブル行を表す）フィルタされた行をCSVファイルに保存することができます： より複雑なPDF表抽出戦略

複雑または画像ベースのPDF表からデータを抽出するには、単純なテキスト解析以上の高度な技術が必要です。 IronPDFは、以下の機能を提供してサポートします：

Console.WriteLine("\n--- Parsed Table Data (Simple Heuristic) ---");
string[] textLines = allText.Split(new[] { '\r', '\n' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
foreach (string line in textLines)
{
    // Simple filter: skip lines with a period, assuming they are not table data in this example
    // and skip lines that are too short or headers if identifiable
    if (line.Contains(".") || line.Contains("A Simple table example") || line.Length < 5) 
    {
        continue;
    }
    else
    {
        // Further split line into cells based on expected delimiters (e.g., multiple spaces)
        // This part requires careful adaptation to your PDF's table structure
        // Example: string[] cells = line.Split(new[] { "  ", "\t" }, StringSplitOptions.None);
        Console.WriteLine(line); // For now, just print the filtered line
    }
}
Console.WriteLine("\n--- Parsed Table Data (Simple Heuristic) ---");
string[] textLines = allText.Split(new[] { '\r', '\n' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
foreach (string line in textLines)
{
    // Simple filter: skip lines with a period, assuming they are not table data in this example
    // and skip lines that are too short or headers if identifiable
    if (line.Contains(".") || line.Contains("A Simple table example") || line.Length < 5) 
    {
        continue;
    }
    else
    {
        // Further split line into cells based on expected delimiters (e.g., multiple spaces)
        // This part requires careful adaptation to your PDF's table structure
        // Example: string[] cells = line.Split(new[] { "  ", "\t" }, StringSplitOptions.None);
        Console.WriteLine(line); // For now, just print the filtered line
    }
}
Imports Microsoft.VisualBasic

Console.WriteLine(vbLf & "--- Parsed Table Data (Simple Heuristic) ---")
Dim textLines() As String = allText.Split( { ControlChars.Cr, ControlChars.Lf }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries)
For Each line As String In textLines
	' Simple filter: skip lines with a period, assuming they are not table data in this example
	' and skip lines that are too short or headers if identifiable
	If line.Contains(".") OrElse line.Contains("A Simple table example") OrElse line.Length < 5 Then
		Continue For
	Else
		' Further split line into cells based on expected delimiters (e.g., multiple spaces)
		' This part requires careful adaptation to your PDF's table structure
		' Example: string[] cells = line.Split(new[] { "  ", "\t" }, StringSplitOptions.None);
		Console.WriteLine(line) ' For now, just print the filtered line
	End If
Next line
$vbLabelText   $csharpLabel
  • IronOCRの機能を使用したスキャンされた表：スキャンされたPDF内の画像内にテーブルがある場合、ExtractAllText()だけではそれらを捕捉することはできません。 IronOCRのテキスト検出機能により、これらの画像を最初にテキストに変換できます。 詳細なガイダンスについては、IronOCRのドキュメントを参照してください。

OCR後、抽出されたテキスト文字列を解析します。

  • テキスト抽出のための座標ベースの方法（高度なテクニック）：IronPDFのExtractAllText()はテキストストリームを提供しますが、特定のシナリオでは各テキストスニペットのx,y座標を知ることが有益です。 IronPDFがテキストのバウンディングボックス情報を取得するAPIを提供している場合（現在のドキュメントを確認）、視覚的な整列に基づくより高度なスペース解析が可能になり、表の再構築を実現できます。

  • 別の形式へのPDFの変換：IronPDFは、HTMLのような構造化形式にPDFを変換できます。

しばしば、HTML表を解析する方が生のPDFテキストを解析するよりも簡単です。

  • パターン認識と正規表現：非常に予測可能なパターンを持つが一貫性のない区切り文字を持つ表では、抽出されたテキストに複雑な正規表現を適用することで、時折表データを分離することができます。 適切な戦略を選択する際には、ソースPDFの複雑さと一貫性に依存します。
    テキストベースの表を持つ一般的なビジネスドキュメントの場合、IronPDFのExtractAllTextは賢明なC#解析ロジックと組み合わせることで非常に効果的です。画像ベースの表を扱う場合は、そのOCR機能が不可欠です。
    まとめ
    この記事では、主にExtractAllText()メソッドを活用し、その後の文字列解析を行って、C#でPDFドキュメントから表データを抽出する方法を示しました。

このアプローチはテキストベースの表には強力ですが、画像ベースの表のようなより複雑なシナリオは、IronPDFのOCR機能を使用するか、まず他の形式にPDFを変換することで対処できます。

using (StreamWriter file = new StreamWriter("parsed_table_data.csv", false))
{
    file.WriteLine("Company,Contact,Country"); // Write CSV Header
    foreach (string line in textLines)
    {
        if (line.Contains(".") || line.Contains("A Simple table example") || line.Length < 5)
        {
            continue;
        }
        else
        {
            // For a real CSV, you'd split 'line' into cells and join with commas
            // E.g., string[] cells = line.Split(new[] {"  "}, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
            // string csvLine = string.Join(",", cells);
            // file.WriteLine(csvLine);
            file.WriteLine(line.Replace("  ", ",").Trim()); // Basic replacement for this example
        }
    }
}
Console.WriteLine("\nFiltered table data saved to parsed_table_data.csv");
using (StreamWriter file = new StreamWriter("parsed_table_data.csv", false))
{
    file.WriteLine("Company,Contact,Country"); // Write CSV Header
    foreach (string line in textLines)
    {
        if (line.Contains(".") || line.Contains("A Simple table example") || line.Length < 5)
        {
            continue;
        }
        else
        {
            // For a real CSV, you'd split 'line' into cells and join with commas
            // E.g., string[] cells = line.Split(new[] {"  "}, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
            // string csvLine = string.Join(",", cells);
            // file.WriteLine(csvLine);
            file.WriteLine(line.Replace("  ", ",").Trim()); // Basic replacement for this example
        }
    }
}
Console.WriteLine("\nFiltered table data saved to parsed_table_data.csv");
Imports Microsoft.VisualBasic

Using file As New StreamWriter("parsed_table_data.csv", False)
	file.WriteLine("Company,Contact,Country") ' Write CSV Header
	For Each line As String In textLines
		If line.Contains(".") OrElse line.Contains("A Simple table example") OrElse line.Length < 5 Then
			Continue For
		Else
			' For a real CSV, you'd split 'line' into cells and join with commas
			' E.g., string[] cells = line.Split(new[] {"  "}, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
			' string csvLine = string.Join(",", cells);
			' file.WriteLine(csvLine);
			file.WriteLine(line.Replace("  ", ",").Trim()) ' Basic replacement for this example
		End If
	Next line
End Using
Console.WriteLine(vbLf & "Filtered table data saved to parsed_table_data.csv")
$vbLabelText   $csharpLabel

IronPDFは.NET開発者に多くのPDF関連タスク、作成および編集から包括的なデータ抽出を容易にする多用途なツールキットを提供します。

ExtractTextFromPageのようなメソッドを提供しており、特定のページからの抽出や、マークダウンやDOCXからPDFへの変換をサポートします。 IronPDFは開発には無料で、フル商用機能をテストするための無料の試用ライセンスを提供します。

本番環境での展開には、さまざまなライセンスオプションが利用可能です。 詳細と高度な使用例については、公式IronPDFの文書とサンプル（https://ironpdf.com/）を探索してください。

// Conceptual OCR usage (refer to IronOCR's documentation for detailed implementation)
// Install Package IronOcr
using IronOcr;
using (var ocrInput = new OcrInput("scanned_pdf_with_table.pdf"))
{
     ocrInput.TargetDPI = 300; // Good DPI for OCR accuracy
     var ocrResult = new IronOcr().Read(ocrInput);
     string ocrExtractedText = ocrResult.Text;
     // Now, apply parsing logic to 'ocrExtractedText'
     Console.WriteLine("\n--- OCR Extracted Text for Table Parsing ---");
     Console.WriteLine(ocrExtractedText);
}
// Conceptual OCR usage (refer to IronOCR's documentation for detailed implementation)
// Install Package IronOcr
using IronOcr;
using (var ocrInput = new OcrInput("scanned_pdf_with_table.pdf"))
{
     ocrInput.TargetDPI = 300; // Good DPI for OCR accuracy
     var ocrResult = new IronOcr().Read(ocrInput);
     string ocrExtractedText = ocrResult.Text;
     // Now, apply parsing logic to 'ocrExtractedText'
     Console.WriteLine("\n--- OCR Extracted Text for Table Parsing ---");
     Console.WriteLine(ocrExtractedText);
}
' Conceptual OCR usage (refer to IronOCR's documentation for detailed implementation)
' Install Package IronOcr
Imports Microsoft.VisualBasic
Imports IronOcr
Using ocrInput As New OcrInput("scanned_pdf_with_table.pdf")
	 ocrInput.TargetDPI = 300 ' Good DPI for OCR accuracy
	 Dim ocrResult = (New IronOcr()).Read(ocrInput)
	 Dim ocrExtractedText As String = ocrResult.Text
	 ' Now, apply parsing logic to 'ocrExtractedText'
	 Console.WriteLine(vbLf & "--- OCR Extracted Text for Table Parsing ---")
	 Console.WriteLine(ocrExtractedText)
End Using
$vbLabelText   $csharpLabel

For detailed guidance, visit the IronOCR documentation (https://ironsoftware.com/csharp/ocr/). After OCR, you'd parse the resulting text string.

  • Coordinate-Based Text Extraction (Advanced): While IronPDF's ExtractAllText() provides the text stream, some scenarios might benefit from knowing the x,y coordinates of each text snippet. If IronPDF offers APIs to get text with its bounding box information (check current documentation), this could allow for more sophisticated spatial parsing to reconstruct tables based on visual alignment.

  • Converting PDF to Another Format: IronPDF can convert PDFs to structured formats like HTML. Often, parsing an HTML table is more straightforward than parsing raw PDF text.
PdfDocument pdfToConvert = PdfDocument.FromFile("your_document.pdf");
string htmlOutput = pdfToConvert.ToHtmlString();
// Then use an HTML parsing library (e.g., HtmlAgilityPack) to extract tables from htmlOutput.
PdfDocument pdfToConvert = PdfDocument.FromFile("your_document.pdf");
string htmlOutput = pdfToConvert.ToHtmlString();
// Then use an HTML parsing library (e.g., HtmlAgilityPack) to extract tables from htmlOutput.
Dim pdfToConvert As PdfDocument = PdfDocument.FromFile("your_document.pdf")
Dim htmlOutput As String = pdfToConvert.ToHtmlString()
' Then use an HTML parsing library (e.g., HtmlAgilityPack) to extract tables from htmlOutput.
$vbLabelText   $csharpLabel
  • Pattern Recognition and Regular Expressions: For tables with very predictable patterns but inconsistent delimiters, complex regular expressions applied to the extracted text can sometimes isolate table data.

Choosing the right strategy depends on the complexity and consistency of your source PDFs. For many common business documents with text-based tables, IronPDF's ExtractAllText coupled with smart C# parsing logic can be very effective. For image-based tables, its OCR capabilities are essential.

Summary

This article demonstrated how to extract table data from a PDF document in C# using IronPDF, primarily focusing on leveraging the ExtractAllText() method and subsequent string parsing. We've seen that while this approach is powerful for text-based tables, more complex scenarios like image-based tables can be addressed using IronPDF's OCR features or by converting PDFs to other formats first.

IronPDF provides a versatile toolkit for .NET developers, simplifying many PDF-related tasks, from creation and editing to comprehensive data extraction. It offers methods like ExtractTextFromPage for page-specific extraction and supports conversions from formats like markdown or DOCX to PDF.

IronPDF is free for development and offers a free trial license for testing its full commercial features. For production deployment, various licensing options are available.

For more details and advanced use cases, explore the official IronPDF documentation and examples (https://ironpdf.com/)

よくある質問

C#でPDFファイルからテーブルをプログラム的に読み取るにはどうすれば良いですか？

IronPDFの`ExtractAllText`メソッドを使用して、PDFドキュメントから生のテキストを抽出できます。抽出後、C#でこのテキストを解析し、テーブルの行とセルを識別することで構造化データを効率よく抽出できます。

C#でPDFからテーブルデータを抽出するための手順は何ですか？

このプロセスには、IronPDFライブラリのインストール、`ExtractAllText`メソッドを使用してテキストを取得、テキストを解析してテーブルを識別、および構造化データをCSVなどのフォーマットに保存する手順が含まれます。

C#でテーブルを含むスキャンされたPDFをどのように処理できますか？

スキャンされたPDFの場合、IronPDFはOCR（光学式文字認識）を利用して、テーブルの画像をテキストに変換し、その後このテキストを解析して表形式データを抽出できます。

IronPDFはテーブル抽出を容易にするためにPDFを他のフォーマットに変換できますか？

はい、IronPDFはPDFをHTMLに変換できます。これにより、開発者がHTML解析技術を使用できるため、テーブル抽出が簡略化されます。

IronPDFは複雑なPDFテーブルからデータを抽出するのに適していますか？

IronPDFはOCRや座標ベースのテキスト抽出などの高度な機能を提供しており、結合セルや不一致の区切り文字を含む複雑なテーブルレイアウトを処理できます。

IronPDFを.NET Coreアプリケーションに統合するにはどうすれば良いですか？

IronPDFは.NET Coreアプリケーションと互換性があります。Visual StudioのNuGetパッケージマネージャーを介してライブラリをインストールすることで統合できます。

C# で PDF 操作に IronPDF を使用するメリットは何ですか？

IronPDFはPDFの作成、編集、抽出、OCRやさまざまなフォーマットへの変換を含む多機能な機能を提供しており、.NET開発者にとって強力なツールです。

PDFからテーブルデータを抽出する際の一般的な課題は何ですか？

複雑なテーブルレイアウト、たとえば結合セル、画像として埋め込まれたテーブル、不一致の区切り文字などを処理することは、解析戦略やOCRを必要とするかもしれません。

PDF処理でIronPDFを使用し始めるにはどうすれば良いですか？

NuGetパッケージマネージャーを通じて、またはIronPDFのWebサイトからダウンロードして、IronPDFライブラリをインストールします。このセットアップは、C#プロジェクトでのPDF処理能力を利用するために重要です。

IronPDFを使用するにはライセンスが必要ですか？

IronPDFは開発用に無料ですが、商用展開で透かしを削除するにはライセンスが必要です。完全な機能をテストするための無料の試用ライセンスが利用できます。

PDF から表を抽出する場合、IronPDF は .NET 10 と互換性がありますか?

はい。IronPDF は .NET 10 (および .NET 9、8、7、6、Core、Standard、Framework) をサポートしているため、すべてのテーブル抽出機能は .NET 10 アプリケーションで変更なしで動作します。

Curtis Chau
Curtis Chau
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テクニカルライター

Curtis Chauは、カールトン大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、Node.js、TypeScript、JavaScript、およびReactに精通したフロントエンド開発を専門としています。直感的で美しいユーザーインターフェースを作成することに情熱を持ち、Curtisは現代のフレームワークを用いた開発や、構造の良い視覚的に魅力的なマニュアルの作成を楽しんでいます。

開発以外にも、CurtisはIoT（Internet of Things）への強い関心を持ち、ハードウェアとソフトウェアの統合方法を模索しています。余暇には、ゲームをしたりDiscordボットを作成したりして、技術に対する愛情と創造性を組み合わせています。

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