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,每周为一组,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,破断拉力和破断增量的值,然后输出性能趋势条状图,所有数据在一张图上,要求有图例
时间: 2024-05-05 08:17:39 浏览: 13
以下是一个示例代码,可以实现上述功能,需要安装pandas和matplotlib库:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 按照取样时间进行分类
df['week'] = pd.to_datetime(df['取样时间']).dt.to_period('W')
weeks = df.groupby('week')
# 遍历每周的数据,按照工艺编号进行分类
for week, data in weeks:
processes = data.groupby('工艺编号')
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.title(f'Performance Trend - Week {week}')
plt.xlabel('Process')
plt.ylabel('Value')
for process, pdata in processes:
# 绘制直径平均值、破断拉力和破断增量的条状图
plt.bar(process, pdata['直径平均值'].mean(), color='blue', label='Diameter')
plt.bar(process, pdata['破断拉力'].mean(), color='orange', label='Tensile Strength')
plt.bar(process, pdata['破断增量'].mean(), color='green', label='Tensile Increment')
plt.legend()
plt.show()
```
这段代码首先读取Excel文件,然后按照取样时间进行分类,得到每周的数据。接着遍历每周的数据,按照工艺编号进行分类,然后绘制条状图,每个工艺编号对应一组数据,包括直径平均值、破断拉力和破断增量的均值,用不同的颜色表示不同的性能参数。最后输出图例和图像。注意,这段代码可能需要根据实际数据的列名和格式进行适当修改。