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，每天为一组，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的值，有标准值上限和下限，然后输出折线图

实现上述功能，需要使用Python中的pandas和matplotlib库。具体步骤如下：

1. 使用pandas读取Excel文件，并将数据存储为DataFrame格式。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

2. 根据取样时间进行分类，每天为一组。

df['time'] = pd.to_datetime(df['取样时间']).dt.date  # 将取样时间转换为日期格式
grouped = df.groupby('time')

3. 根据工艺编号相同的数据为一组。

grouped = df.groupby(['time', '工艺编号'])

4. 查看每组数据的直径平均值的值，判断是否符合标准值上限和下限。

mean = grouped['直径平均值'].mean()  # 计算每组数据的直径平均值
std = grouped['直径平均值'].std()  # 计算每组数据的直径平均值的标准差
upper_limit = mean + std  # 标准值上限
lower_limit = mean - std  # 标准值下限
mask = (df['直径平均值'] >= lower_limit) & (df['直径平均值'] <= upper_limit)  # 判断是否符合标准值上限和下限

5. 输出折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
for name, group in grouped:
    ax.plot(group['取样时间'], group['直径平均值'], label=name)
ax.legend()
plt.show()