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

首先，需要使用Python中的pandas和matplotlib库来读取Excel文件和绘制折线图。具体步骤如下：

1. 导入所需库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 读取Excel文件并转换为DataFrame格式：

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

3. 按照工艺编号分组计算每天每组数据的直径平均值：

grouped = df.groupby(['工艺编号', '取样时间'])['直径平均值'].mean().reset_index()

4. 定义标准值上限和下限：

upper_limit = 10 # 标准值上限
lower_limit = 5 # 标准值下限

5. 绘制折线图：

fig, ax = plt.subplots()
for name, group in grouped.groupby('工艺编号'):
    ax.plot(group['取样时间'], group['直径平均值'], label=name)
ax.axhline(y=upper_limit, color='r', linestyle='--', label='Upper Limit')
ax.axhline(y=lower_limit, color='g', linestyle='--', label='Lower Limit')
ax.legend()
plt.show()

完整代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

grouped = df.groupby(['工艺编号', '取样时间'])['直径平均值'].mean().reset_index()

upper_limit = 10 # 标准值上限
lower_limit = 5 # 标准值下限

fig, ax = plt.subplots()
for name, group in grouped.groupby('工艺编号'):
    ax.plot(group['取样时间'], group['直径平均值'], label=name)
ax.axhline(y=upper_limit, color='r', linestyle='--', label='Upper Limit')
ax.axhline(y=lower_limit, color='g', linestyle='--', label='Lower Limit')
ax.legend()
plt.show()