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，破断拉力，破断增量，首先通过取样时间进行分类，每周为一组，然后再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，破断拉力和破断增量的值，然后输出折线图，所有数据在一张图上，要求有图例

和坐标轴标签。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 根据取样时间进行分类，每周为一组
df['week'] = df['取样时间'].dt.week
grouped = df.groupby('week')

# 对每组数据再根据工艺编号进行分类
data = []
for name, group in grouped:
    by_process = group.groupby('工艺编号')
    for process, data_group in by_process:
        # 获取直径平均值、破断拉力和破断增量的值
        diameter_mean = data_group['直径平均值'].mean()
        rupture_force = data_group['破断拉力'].mean()
        rupture_increment = data_group['破断增量'].mean()
        # 将数据存储到一个列表中
        data.append({'week': name, 'process': process,
                     'diameter_mean': diameter_mean,
                     'rupture_force': rupture_force,
                     'rupture_increment': rupture_increment})

# 转换为DataFrame格式
df_data = pd.DataFrame(data)

# 绘制折线图
fig, ax = plt.subplots()
for process, group in df_data.groupby('process'):
    ax.plot(group['week'], group['diameter_mean'], label=process)
    ax.plot(group['week'], group['rupture_force'], label=process)
    ax.plot(group['week'], group['rupture_increment'], label=process)

# 添加图例和坐标轴标签
ax.legend()
ax.set_xlabel('Week')
ax.set_ylabel('Values')

plt.show()

注意，以上仅为示例代码，具体实现需要根据实际情况进行调整。例如，可以更改图表类型、调整坐标轴范围、修改标签等。