python获取excel文件,多列数据分别为,取样时间,工艺编号,直径平均值,破断拉力,破断增量,首先通过取样时间进行分类,每周为一组,然后再根据工艺编号相同的数据为一组,查看每组数据的直径平均值,破断拉力和破断增量的值,然后输出性能趋势图,要求有文本注释
时间: 2024-05-11 12:14:19 浏览: 11
以下是一个示例代码,实现了根据取样时间和工艺编号分类并计算每组数据的平均值和趋势图。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 根据取样时间分类
df['Week'] = df['取样时间'].dt.week
week_groups = df.groupby('Week')
# 根据工艺编号分类并计算平均值
result = []
for name, group in week_groups:
tech_groups = group.groupby('工艺编号')
for tech, tech_group in tech_groups:
avg_diameter = tech_group['直径平均值'].mean()
avg_tensile = tech_group['破断拉力'].mean()
avg_increment = tech_group['破断增量'].mean()
result.append({'Week': name, '工艺编号': tech, '直径平均值': avg_diameter,
'破断拉力': avg_tensile, '破断增量': avg_increment})
# 转换为DataFrame并输出性能趋势图
result_df = pd.DataFrame(result)
tech_groups = result_df.groupby('工艺编号')
for tech, tech_group in tech_groups:
plt.plot(tech_group['Week'], tech_group['直径平均值'], label='直径平均值')
plt.plot(tech_group['Week'], tech_group['破断拉力'], label='破断拉力')
plt.plot(tech_group['Week'], tech_group['破断增量'], label='破断增量')
plt.title('工艺编号{}'.format(tech))
plt.xlabel('周数')
plt.ylabel('平均值')
plt.legend()
plt.show()
```
该代码使用pandas库读取Excel文件,并根据取样时间分类数据。然后再根据工艺编号分类数据,并计算每组数据的平均值。最后,将结果转换为DataFrame并绘制性能趋势图,每个图表显示一个工艺编号的数据,其中包含每周的直径平均值、破断拉力和破断增量的趋势线。图表中还包含文本注释,指明了工艺编号和坐标轴的含义。
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