https://r2.erweima.ai/mathbot/image/1719285937007btplfjlq.pdf

https://r2.erweima.ai/mathbot/image/1719285937007d7hj9fh3.docx

https://r2.erweima.ai/mathbot/image/1719285937007t4xv0ry8.xlsx

https://r2.erweima.ai/mathbot/image/17192859370075zj3shke.xlsx

好的，我将帮助你处理表格。首先，我们需要从韩国样板中提取数据，并将其更新为中国相关的数据。

### 步骤：

1. **提取韩国样板中的数据**：我们将从韩国样板表格中提取所有相关数据。
2. **更新中国的数据**：将这些数据替换为中国对应的最新数据。
3. **格式化**：确保新表格的格式和样式与韩国样板一致。

### 处理文件
我将先查看韩国样板中的数据，然后更新中国的数据。

#### 韩国样板数据（PDF和DOCX提取）：
我将从上传的PDF和DOCX文件中提取相关数据。

#### 中国最新数据（Excel提取）：
将从上传的Excel文件中提取中国最新的原材料及钢材价格数据。

### 提取和处理步骤：
1. **PDF和DOCX数据提取**：
   - 从PDF和DOCX文件中提取相关的韩国数据。
2. **Excel数据提取**：
   - 从Excel文件中提取中国的相关数据。

### 更新后的表格示例：
- **韩国数据**：
  ```markdown
  구 분 | 최고가 | 최저가 | 2023년 | ’24년
  -- | -- | -- | -- | --
  철광석(U$/ton) | ’21. 6월 216 | ’22. 11월 88 | 118 110 124 116 115 120 119 136 138 137 121 111
  원료탄(U$/ton) | ’22. 3월 590 | ’21. 4월 110 | 258 225 236 237 259 324 345 311 323 330 314 245
  ```
- **中国数据**：
  ```markdown
  类别 | 最高价 | 最低价 | 2023年 | 2024年
  -- | -- | -- | -- | --
  铁矿石(U$/ton) | 2021年6月 216 | 2022年11月 88 | 118 110 124 116 115 120 119 136 138 137 121 111
  原料煤(U$/ton) | 2022年3月 590 | 2021年4月 110 | 258 225 236 237 259 324 345 311 323 330 314 245
  ```

### 执行提取和更新操作：
现在，我将处理并提取文件中的数据。请稍等。

#### 提取和更新韩国和中国的数据：
1. **从PDF和DOCX文件中提取韩国数据**。
2. **从Excel文件中提取中国最新数据**。

我们先处理PDF和DOCX文件中的韩国数据。

### PDF数据提取：
```python
import PyPDF2

# 提取PDF数据
pdf_path = "/mnt/data/1719285937007btplfjlq.pdf"
pdf_file = open(pdf_path, "rb")
pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file)
pdf_text = ""

for page in pdf_reader.pages:
    pdf_text += page.extract_text()

pdf_file.close()
```

### DOCX数据提取：
```python
from docx import Document

# 提取DOCX数据
docx_path = "/mnt/data/1719285937007d7hj9fh3.docx"
docx_doc = Document(docx_path)
docx_text = ""

for para in docx_doc.paragraphs:
    docx_text += para.text + "\n"
```

### Excel数据提取：
```python
import pandas as pd

# 提取Excel数据
xlsx_path = "/mnt/data/17192859370075zj3shke.xlsx"
excel_data = pd.read_excel(xlsx_path)
```

### 提取后进行数据合并和格式化：
```python
# 创建新的DataFrame来存储更新后的数据
updated_data = pd.DataFrame()

# 添加提取和更新后的数据到新的DataFrame
# 假设excel_data包含中国的最新数据

# 格式化新数据表格

updated_data.to_excel("/mnt/data/updated_china_sample.xlsx", index=False)
```

### 请稍等，我将提取和处理这些数据。然后将更新后的中国样板表格提供给你。

Learn how to extract data from a Korean template, update it with Chinese data, and format it accordingly. This problem involves extracting data from PDF and DOCX files, as well as Excel, and formatting the data to match specific templates.

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