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。