python获取excel数据,有一列数据为取样日期,按取样日期每天进行分组
时间: 2024-05-16 08:12:13 浏览: 17
可以使用 pandas 库来进行数据读取和分组。
首先,使用 pandas 的 read_excel() 方法读取 excel 文件,获取数据。
然后,使用 groupby() 方法按照取样日期进行分组,即可按照每天分别获取取样数据。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 excel 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 按照取样日期进行分组
grouped = data.groupby('取样日期')
# 遍历每天的取样数据
for date, group in grouped:
print('取样日期:', date)
print(group)
```
希望能对你有帮助!
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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。
```python
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。
```python
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。
```python
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。
```python
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。
```python
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()
```
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,根据工艺编号相同的数据为一组,查看每天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,要求折线图显示标准值上限和下限
首先,需要使用Python中的pandas和matplotlib库来读取Excel文件和绘制折线图。具体步骤如下:
1. 导入所需库:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 读取Excel文件并转换为DataFrame格式:
```python
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
```
3. 按照工艺编号分组计算每天每组数据的直径平均值:
```python
grouped = df.groupby(['工艺编号', '取样时间'])['直径平均值'].mean().reset_index()
```
4. 定义标准值上限和下限:
```python
upper_limit = 10 # 标准值上限
lower_limit = 5 # 标准值下限
```
5. 绘制折线图:
```python
fig, ax = plt.subplots()
for name, group in grouped.groupby('工艺编号'):
ax.plot(group['取样时间'], group['直径平均值'], label=name)
ax.axhline(y=upper_limit, color='r', linestyle='--', label='Upper Limit')
ax.axhline(y=lower_limit, color='g', linestyle='--', label='Lower Limit')
ax.legend()
plt.show()
```
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('filename.xlsx')
grouped = df.groupby(['工艺编号', '取样时间'])['直径平均值'].mean().reset_index()
upper_limit = 10 # 标准值上限
lower_limit = 5 # 标准值下限
fig, ax = plt.subplots()
for name, group in grouped.groupby('工艺编号'):
ax.plot(group['取样时间'], group['直径平均值'], label=name)
ax.axhline(y=upper_limit, color='r', linestyle='--', label='Upper Limit')
ax.axhline(y=lower_limit, color='g', linestyle='--', label='Lower Limit')
ax.legend()
plt.show()
```
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