python获取excel数据，有多列数据，分别为检验日期，规格，直径，破断拉力，颗粒密度，标准差，要求用户输入客户名称，再输入规格，再输入查询条件，输入对应条件的折线图

感谢您的提问。根据您的要求，我可以为您提供如下思路：

1. 首先，可以使用Python中的pandas库和xlrd库来读取Excel中的数据。

2. 将读取到的数据存储在DataFrame中，并使用pandas中的groupby函数来按照客户名称和规格进行分组。

3. 对分组后的数据进行筛选，根据用户输入的查询条件进行过滤，并使用matplotlib库绘制相应折线图。

4. 最后，将生成的图形保存到本地，并展示给用户。

请注意，以上思路仅供参考，实现方式可能因具体条件而异。如果您对具体实现方法有疑问，可以进一步了解以上提到的库，或向相关技术社区寻求帮助。

相关问题

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

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。

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。

python获取excel数据，分别是车间号，取样时间，样品类型，检验结果，备注，先按照车间号进行分组，每组数据再按照样品类型分组，计算每组数据检验结果为合格的占比，结果以百分比显示，再计算每组数据备注含有脱镀字符的占比，再计算每组数据备注含有破断低字符的占比，再计算每组数据备注含有颗粒多字符的占比，再计算每组数据备注含有颗粒少字符的占比，再计算每组数据备注含有团聚字符的占比，均以百分比显示，输出一个表格到excel

很高兴为您解答关于Python处理Excel数据的问题。下面是我的回答：

首先，您需要使用Python中的pandas库读取Excel文件，并用groupby方法对数据进行分组。然后，您可以使用agg方法来计算每个分组内数据的占比，过滤含有特定字符的备注信息，并将结果以百分比显示。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

# 按车间号和样品类型分组
grouped = df.groupby(['车间号', '样品类型'])

# 计算检验结果合格占比并重命名列名
result_pct = grouped.agg({'检验结果': lambda x: sum(x == '合格') / len(x) * 100}).rename(columns={'检验结果': '检验结果合格占比'})

# 筛选出包含特定字符的备注，并计算占比
def count_pct_with_keyword(keyword):
    return grouped.agg({'备注': lambda x: sum(x.str.contains(keyword)) / len(x) * 100}).rename(columns={'备注': f'备注含有{keyword}占比'})

keyword_list = ['脱离', '破断低', '颗粒多', '颗粒少', '团聚']
remarks_pct = pd.concat([count_pct_with_keyword(keyword) for keyword in keyword_list], axis=1)

# 合并结果并输出到Excel文件
result = pd.concat([result_pct, remarks_pct], axis=1)
result.to_excel('output_file.xlsx', index=True)

请注意，具体数据处理方式可能因您的Excel数据格式略有不同而有所调整。