pandas excel处理数据和生成折线图

import pandas
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import os
import numpy

get_path=lambda p:os.path.join(os.path.dirname(__file__),'../result/%s'%p)
#get_path=lambda p:os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__),p))

plt.title('start app time test')  #设置折线图标题
plt.xlabel('build',fontsize=5)  #设置x标注
plt.ylabel('time',fontsize=5)
plt.xticks(fontsize=4)  #x字体
plt.yticks(fontsize=4)
#plt.subplot(figsize=(10,5)

#oe=Operation_excel(file)
def save_png(excel_file,out_file,out_excel,png_key=None):

    df=pandas.read_excel(get_path(excel_file))  #读取excel表格
    df=df[df['时间/s']!='error_log']  #过滤掉“时间/s”这一列为error_log的行
    if png_key==None:
        df=df[df['帐号类型'] == 'logout'] #筛选出帐号类型为logout的数据
    df['时间/s']=df['时间/s'].astype('float')  #转换“时间/s”这一列数据类型
    print(df.dtypes)  #打印出表格数据第一列
    dre=pandas.pivot_table(df,index=['机型','帐号类型'],columns='build',values='时间/s')  #已机型，帐号类型分类，筛选出不同build的时间/s的平均值
    dfe=pandas.pivot_table(df,index=['机型','帐号类型'],columns='build',values='时间/s',aggfunc=numpy.var)
    dre.to_excel(get_path(out_excel))  #保存转换过得表格
    dfe.to_excel(get_path('var'+out_excel))
    # print(dre.index.values)
    # print(dre.values)
    devices=[]
    x=[i for i in dre.dtypes.index]
    if png_key is None:
        plt.figure(figsize=(3*len(x),6))  #设置x轴长度，各个元素乘以3
        plt.title('android start time static',FontProperties='STKAITI')
    sl=set([i[0] for i in dre.index.values])
    for s in sl:
        print(s)
        if png_key is not None:
            plt.figure()
            plt.xticks(fontsize=4)
            plt.yticks(fontsize=4)
        for i in dre.index.values:
            if s in i:
                y = []
                devices.append(i)
                print(i)
                data = dre.loc[i,x]  #index为i的所有x值
                for j in data:
                    y.append(j)
                print(y)
                plt.plot(x,y,label=i,linewidth=3)
                plt.legend()
        if png_key is not None:
            plt.savefig(get_path(s+out_file), dpi=800)
    if png_key is None:
        plt.savefig(get_path(out_file),dpi=800)import pandas
from matplotlib import pypl