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

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：

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！

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()

python获取excel数据，有多列数据，分别是取样时间，生产线编号，检验结果，备注，首先提取系统当前时间前一天的数据，按生产线编号第一位的字符进行分组，检验结果为合格的个数与每组整体数据个数进行计算占比，备注中包含脱镀的个数与每组整体数据个数计算占比，输出数据透视表，代码实现

好的，这是一个技术问题，我可以帮您回答。

首先，我们可以使用 Python 的 pandas 库来读取 Excel 数据。您需要安装 pandas 库并导入：

import pandas as pd

接着，读取 Excel 文件并获取当前时间前一天的数据：

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
yesterday = pd.Timestamp.now().normalize() - pd.Timedelta(days=1)
df = df[df['取样时间'] >= yesterday]

然后，按照生产线编号第一位的字符进行分组：

df['生产线编号一位'] = df['生产线编号'].str[0]
groups = df.groupby('生产线编号一位')

接下来，我们需要计算每组数据中检验结果为合格的个数，并与整体数据个数进行计算占比：

results = groups['检验结果'].value_counts(normalize=True)
pass_rates = results.loc[:, '合格'] * 100

最后，我们需要计算每组数据中备注中包含脱镀的个数，并与整体数据个数进行计算占比：

def count_stripes(row):
    if '脱镀' in row['备注']:
        return 1
    else:
        return 0

df['含脱镀'] = df.apply(count_stripes, axis=1)
stripes = groups['含脱镀'].value_counts(normalize=True)
stripes_rates = stripes.loc[:, 1] * 100

最后，我们可以使用 pandas 的 pivot_table 方法生成数据透视表输出：

table = pd.pivot_table(data=df, index='生产线编号一位', values=['检验结果', '包含脱镀'], aggfunc={'检验结果': len, '包含脱镀': sum})

完整代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
yesterday = pd.Timestamp.now().normalize() - pd.Timedelta(days=1)
df = df[df['取样时间'] >= yesterday]

df['生产线编号一位'] = df['生产线编号'].str[0]
groups = df.groupby('生产线编号一位')

results = groups['检验结果'].value_counts(normalize=True)
pass_rates = results.loc[:, '合格'] * 100

def count_stripes(row):
    if '脱镀' in row['备注']:
        return 1
    else:
        return 0

df['含脱镀'] = df.apply(count_stripes, axis=1)
stripes = groups['含脱镀'].value_counts(normalize=True)
stripes_rates = stripes.loc[:, 1] * 100

table = pd.pivot_table(data=df, index='生产线编号一位', values=['检验结果', '包含脱镀'], aggfunc={'检验结果': len, '包含脱镀': sum})

希望这可以帮助您解决问题。