导入csv文件。根据导入表格的第六列数据进行分组，将第六列中数值相同的信息分为一组按照顺序形成新的表格，新表格的数量为第六列中不同数值的个数，然后根据分组以后的结果将新表格中的第三列和第四列的通过一行的数据进行组合成为二维坐标点，然后将点绘制成线，线的条数就是新分组的个数，不同分组的线用不同颜色表示

这是一个数据处理和可视化的问题，具体步骤如下：

1. 读取csv文件，可以使用pandas库的read_csv函数。

2. 根据第六列数据进行分组，可以使用pandas库的groupby函数，然后统计第六列中不同数值的个数，即为新表格的数量。

3. 根据分组结果，将新表格中的第三列和第四列的数据组合成为二维坐标点，可以使用pandas库的apply函数来实现，例如：

   import pandas as pd
   def to_coordinate(row):
       return (row[2], row[3])
   df['coordinate'] = df.apply(to_coordinate, axis=1)

4. 将每个分组的点绘制成线，可以使用matplotlib库进行可视化，例如：

   import matplotlib.pyplot as plt
   colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'm', 'c'] # 可以根据需要自定义颜色
   for i, (group, data) in enumerate(df.groupby('第六列数据')):
       x = [p[0] for p in data['coordinate']]
       y = [p[1] for p in data['coordinate']]
       plt.plot(x, y, color=colors[i % len(colors)])
   plt.show()

其中，'第六列数据'是指表格中第六列的列名，可以根据实际情况进行修改。