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，每张图只显示一个工艺编号的数据

以下是一个Python代码示例，演示如何获取Excel文件并生成折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 按工艺编号和取样时间排序
df = df.sort_values(['工艺编号', '取样时间'])

# 创建一个空的DataFrame，用于存储每个工艺编号每天的平均值
result = pd.DataFrame(columns=['工艺编号', '日期', '平均值'])

# 遍历每个工艺编号
for process in df['工艺编号'].unique():
    # 获取该工艺编号的数据
    process_data = df[df['工艺编号'] == process]
    # 遍历每天的数据
    for date in process_data['取样时间'].dt.date.unique():
        # 获取该天的数据
        date_data = process_data[process_data['取样时间'].dt.date == date]
        # 计算平均值
        avg = date_data['直径平均值'].mean()
        # 将结果添加到result中
        result = result.append({
            '工艺编号': process,
            '日期': date,
            '平均值': avg
        }, ignore_index=True)

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

# 遍历每个工艺编号，生成折线图
for process in result['工艺编号'].unique():
    # 获取该工艺编号的数据
    process_data = result[result['工艺编号'] == process]
    # 绘制折线图
    plt.plot(process_data['日期'], process_data['平均值'], label=process)
    # 绘制标准值上限和下限
    plt.axhline(y=upper_limit, color='r', linestyle='--')
    plt.axhline(y=lower_limit, color='r', linestyle='--')
    # 设置图表标题和标签
    plt.title('工艺编号{}'.format(process))
    plt.xlabel('日期')
    plt.ylabel('直径平均值')
    plt.legend()
    # 显示图表
    plt.show()

这段代码首先读取Excel文件，并按工艺编号和取样时间排序。然后遍历每个工艺编号和每天的数据，计算平均值，并将结果存储到一个新的DataFrame中。接着遍历每个工艺编号，生成折线图，并在图表上绘制标准值上限和下限。最后显示图表。注意，这段代码假设Excel文件中的日期格式是datetime类型。如果日期格式不同，需要根据实际情况进行调整。