python获取excel数据，分别是车间号，取样时间，样品类型，检验结果，备注，先按照车间号进行分组，每组数据再按照样品类型分组，计算每组数据检验结果为合格的占比，结果以百分比显示，再计算每组数据备注含有脱镀字符的占比，再计算每组数据备注含有破断低字符的占比，再计算每组数据备注含有颗粒多字符的占比，再计算每组数据备注含有颗粒少字符的占比，再计算每组数据备注含有团聚字符的占比，均以百分比显示，然后输出数据透视表，以车间号为行索引，显示每组数据的个数，合格数据的个数，最后显示总体的合格占比，脱镀占比，破断低占比，颗粒多占比，颗粒少占比，团聚占比，最后将数据透视表保存到excel表中

非常感谢您的问题！根据您的要求，需要使用 Python 对 Excel 数据进行处理，并生成数据透视表并保存到 Excel 表中。

首先，您需要安装以下 Python 库：pandas、openpyxl。

然后，您可以使用以下代码来读取 Excel 数据，按照车间号和样品类型进行分组，并计算各种占比，最后生成数据透视表并保存到 Excel 表中：

import pandas as pd

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

# 按照车间号和样品类型进行分组
grouped = df.groupby(['车间号', '样品类型'])

# 计算各种占比
results = grouped.agg({
    '检验结果': lambda x: sum(x == '合格') / len(x),
    '备注': lambda x: sum(x.str.contains('脱镀字符')) / len(x),
    '备注': lambda x: sum(x.str.contains('破断低字符')) / len(x),
    '备注': lambda x: sum(x.str.contains('颗粒多字符')) / len(x),
    '备注': lambda x: sum(x.str.contains('颗粒少字符')) / len(x),
    '备注': lambda x: sum(x.str.contains('团聚字符')) / len(x)
})

# 生成数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(
    df,
    index='车间号',
    values='检验结果',
    aggfunc=['count', lambda x: sum(x == '合格'), lambda x: sum(x == '合格') / len(x)],
    columns='备注'
)

# 保存数据透视表到 Excel 表中
writer = pd.ExcelWriter('pivot_table.xlsx')
pivot_table.to_excel(writer, 'Sheet1')
writer.save()

希望能帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，欢迎提出哦~