（1）今有2018年1月1日—15日的猪肉价格和牛肉价格的数据，它们存在于一个Excel表格中，如下表所示。将其读入Python中并用一个数据框变量df保存。 （2）分别绘制1月1日—10日的猪肉价格和牛肉价格走势图。 （3）在同一个figure界面中，用一个2×1的子图分别绘制2018年1月前半个月的猪肉价格和牛肉价格走势图。

好的，你的问题是关于 Python 数据分析方面的。下面是对你的问题的回答：

（1）首先需要安装 pandas 和 matplotlib 库，然后使用 pandas 库的 read_excel() 函数读取 Excel 表格数据并保存到数据框变量 df 中，代码如下：

import pandas as pd

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

其中，'data.xlsx' 是 Excel 表格文件的路径，需要根据实际情况进行修改。

（2）绘制1月1日—10日的猪肉价格和牛肉价格走势图，可以使用 matplotlib 库的 plot() 函数进行绘制，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取1月1日到10日的数据
df1 = df[df['日期'] <= '2018-01-10']

# 绘制猪肉价格走势图
plt.plot(df1['日期'], df1['猪肉价格'], label='猪肉价格')

# 绘制牛肉价格走势图
plt.plot(df1['日期'], df1['牛肉价格'], label='牛肉价格')

# 设置图例和标题
plt.legend()
plt.title('1月1日-10日猪肉价格和牛肉价格走势图')

# 显示图形
plt.show()

（3）在同一个 figure 界面中，用一个 2×1 的子图分别绘制2018年1月前半个月的猪肉价格和牛肉价格走势图，可以使用 matplotlib 库的 subplot() 函数进行绘制，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取1月1日到15日的数据
df2 = df[df['日期'] <= '2018-01-15']

# 创建一个2×1的子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(8, 6))

# 绘制猪肉价格走势图
ax1.plot(df2['日期'], df2['猪肉价格'], label='猪肉价格')
ax1.set_title('2018年1月前半个月猪肉价格走势图')

# 绘制牛肉价格走势图
ax2.plot(df2['日期'], df2['牛肉价格'], label='牛肉价格')
ax2.set_title('2018年1月前半个月牛肉价格走势图')

# 设置图例
ax1.legend()
ax2.legend()

# 调整子图间距和整个图的布局
plt.subplots_adjust(hspace=0.5, left=0.1, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1)

# 显示图形
plt.show()

注意，上述代码中 figsize 参数用于设置图形的大小，可以根据实际情况进行修改。此外，hspace 参数用于设置子图之间的垂直间距，left、right、top、bottom 参数用于调整整个图的布局。