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

好的，这是一个数据处理的问题。首先，你需要安装 pandas 和 openpyxl 库，然后读取 excel 数据，对数据进行预处理。代码示例如下：

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分组，并计算合格率和备注占比
grouped = df.groupby(['车间号', '样品类型']).agg({
    '检验结果': lambda x: sum(x == '合格') / len(x) * 100,
    '备注': lambda x: {
        '脱镀': sum('脱镀' in s for s in x) / len(x) * 100,
        '破断低': sum('破断低' in s for s in x) / len(x) * 100,
        '颗粒多': sum('颗粒多' in s for s in x) / len(x) * 100,
        '颗粒少': sum('颗粒少' in s for s in x) / len(x) * 100,
        '团聚': sum('团聚' in s for s in x) / len(x) * 100
    }
})

# 计算总体合格率和备注占比
overall = pd.DataFrame({
    '合格率': grouped['检验结果'].mean(),
    '脱镀占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['脱镀']) / grouped.shape[0] * 100),
    '破断低占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['破断低']) / grouped.shape[0] * 100),
    '颗粒多占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['颗粒多']) / grouped.shape[0] * 100),
    '颗粒少占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['颗粒少']) / grouped.shape[0] * 100),
    '团聚占比': grouped['备注'].apply(lambda x: sum(x['团聚']) / grouped.shape[0] * 100)
})

# 输出数据透视表
table = pd.pivot_table(df, index=['车间号'], values=['样品类型'], aggfunc='count',
                       columns=['检验结果'], fill_value=0, margins=True)

# 添加总体统计数据
table.loc['合格率'] = [grouped['检验结果'].mean() * grouped.shape[0], grouped.shape[0] - grouped['检验结果'].mean() * grouped.shape[0]]
table.loc[['脱镀占比', '破断低占比', '颗粒多占比', '颗粒少占比', '团聚占比']] = [''] * table.shape[1]

# 将数据透视表保存到 excel 表中
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    table.to_excel(writer, index_label='车间号')
    overall.to_excel(writer, sheet_name='总体统计')
    grouped.to_excel(writer, sheet_name='分组统计')

你可以将数据保存到 data.xlsx 文件中并运行上面的代码，然后会生成 result.xlsx 文件。其中，总体统计和分组统计是不同的 sheet，分别描述了总体数据和各组数据的统计结果。数据透视表展示了各个车间的样品数量和合格率。

注意：以上代码仅用于示例，实际应用中需要根据数据格式进行修改。