实现按星期分类的数据，再按照单元格内容是否合格分类，合格的计算合格率，不合格的按照备注内容进行模糊查询并分类后计算各不合格率，最后输出不合格率折线图，python控制excel

可以使用Python中的pandas和matplotlib库来实现这个功能。首先需要安装这两个库。

具体步骤：

1. 读取Excel文件，使用pandas库的read_excel函数，将Excel文件读取到DataFrame中。

2. 对数据进行分类，可以使用pandas库的groupby函数，按照星期和单元格内容进行分类。

3. 计算合格率，可以使用pandas库的mean函数，计算每一组数据的合格率。

4. 对不合格的数据进行模糊查询并分类，可以使用pandas库的str.contains函数和正则表达式来实现。

5. 计算不合格率，同样使用pandas库的mean函数，计算每一组数据的不合格率。

6. 使用matplotlib库绘制折线图，将不合格率按照星期进行展示。

7. 将结果输出到Excel文件中，使用pandas库的to_excel函数。

以下是代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按照星期和单元格内容进行分组
grouped = df.groupby(['星期', '单元格内容'])

# 计算合格率
pass_rate = grouped.mean()

# 进行模糊查询并分类
not_pass = grouped.apply(lambda x: x[x['备注'].str.contains('不合格')])

# 计算不合格率
not_pass_rate = not_pass.groupby(['星期', '单元格内容']).mean()

# 绘制折线图
for content in df['单元格内容'].unique():
    plt.plot(pass_rate.xs(content, level='单元格内容').index, 
             pass_rate.xs(content, level='单元格内容')['是否合格'], 
             label='{}合格率'.format(content))
    plt.plot(not_pass_rate.xs(content, level='单元格内容').index, 
             not_pass_rate.xs(content, level='单元格内容')['是否合格'], 
             label='{}不合格率'.format(content))

plt.legend(loc='best')
plt.xlabel('星期')
plt.ylabel('合格率')
plt.title('不同单元格内容的合格率和不合格率')
plt.show()

# 输出结果到Excel文件
pass_rate.to_excel('pass_rate.xlsx')
not_pass_rate.to_excel('not_pass_rate.xlsx')