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,所有数据在一张图上,要求有图例
时间: 2024-06-10 18:09:48 浏览: 5
以下是一个基本的Python代码,可以实现上述要求。需要注意的是,这个代码使用了pandas和matplotlib库,需要提前安装好。
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 根据取样时间进行分类,每周为一组
df['Week'] = df['取样时间'].dt.week
grouped = df.groupby('Week')
# 遍历每一组数据
for week, data in grouped:
# 根据工艺编号相同的数据为一组
subgroups = data.groupby('工艺编号')
# 创建一个图形对象
fig, ax = plt.subplots()
# 遍历每一组子数据
for name, subgroup in subgroups:
# 获取直径平均值、破断拉力和破断增量的值
diameters = subgroup['直径平均值']
forces = subgroup['破断拉力']
increments = subgroup['破断增量']
# 绘制性能趋势图
ax.plot(diameters, forces, label=name)
ax.plot(diameters, increments, label=name + ' increment')
# 添加图例和标题
ax.legend()
ax.set_title('Week ' + str(week))
# 显示所有图形
plt.show()
```
这个代码会读取名为"data.xlsx"的Excel文件,假设这个文件有以下数据:
| 取样时间 | 工艺编号 | 直径平均值 | 破断拉力 | 破断增量 |
|--------|--------|--------|--------|--------|
| 2022-01-01 | A | 10 | 100 | 10 |
| 2022-01-02 | A | 12 | 120 | 12 |
| 2022-01-03 | A | 11 | 110 | 11 |
| 2022-01-04 | A | 13 | 130 | 13 |
| 2022-01-05 | B | 8 | 80 | 8 |
| 2022-01-06 | B | 7 | 70 | 7 |
| 2022-01-07 | B | 9 | 90 | 9 |
| 2022-01-08 | B | 6 | 60 | 6 |
这个代码会根据取样时间进行分类,每周为一组,然后再根据工艺编号相同的数据为一组。对于每一组数据,它会绘制两条线,一条表示直径平均值和破断拉力之间的关系,另一条表示直径平均值和破断增量之间的关系。每个子图都有一个标题,标题显示这一周的编号。每个子图都有一个图例,图例显示每个工艺编号的名称。最后,所有的子图都会显示在一张图上。
需要注意的是,这个代码只是一个基本的示例,可能需要根据具体的数据进行一些修改和调整。比如,可能需要修改日期的格式、修改图形的样式、添加坐标轴标签等等。但是,这个代码提供了一个基本的框架,可以帮助你开始分析你的数据。