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

以下是一个示例代码，用于获取Excel文件中的数据并生成折线图，其中包括标准值上限和下限的参考线：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel文件中的数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按工艺编号分组，计算直径平均值的均值
grouped = df.groupby('工艺编号').mean()

# 定义标准值上限和下限
upper_limit = 10
lower_limit = 5

# 绘制折线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(grouped['直径平均值'], label='直径平均值')
ax.axhline(y=upper_limit, linestyle='--', color='r', label='标准值上限')
ax.axhline(y=lower_limit, linestyle='--', color='g', label='标准值下限')
ax.legend()
ax.set_xlabel('工艺编号')
ax.set_ylabel('直径平均值')
plt.show()

在这个示例中，我们使用了Pandas库来读取Excel文件中的数据，并按工艺编号分组计算直径平均值的均值。然后，我们在Matplotlib库中绘制了折线图，并使用`axhline`函数添加了标准值上限和下限的参考线。最后，我们显示了生成的折线图。